Вакансия: Senior Data Scientist (Игровой ИИ)
Описание вакансии
О проекте:
Мы создаём уникальный продукт на основе искусственного интеллекта для игр. Наша цель разработать ИИ, способный стабильно обыгрывать сильнейших игроков и служить эффективным инструментом для анализа стратегий и обучения.
Что нужно будет делать:
- Разрабатывать и внедрять алгоритмы машинного обучения ( Deep Reinforcement Learning , Deep CFR, Q-Learning, PPO), направленные на принятие решений в условиях неопределённости покера.
- Глубоко анализировать игровые данные (лог-файлы, исторические раздачи), находить инсайты и паттерны для повышения эффективности ИИ.
- Проектировать, обучать и валидировать нейронные сети различных архитектур ( Transformer, LSTM, CNN ) для оценки текущей игровой ситуации и анализа поведения оппонентов.
- Проводить эксперименты по подбору гиперпараметров и оптимизировать архитектуру моделей при помощи Optuna .
- Создавать и улучшать модели классификации и кластеризации игроков по их игровым стилям ( VPIP, PFR, AF ).
- Проводить расчёты вероятностей и математического ожидания ( EV-анализ ) для различных игровых сценариев.
- Визуализировать результаты экспериментов, формировать отчёты и рекомендации по улучшению моделей.
- Участвовать в интеграции моделей в рабочий pipeline с использованием контейнеризации ( Docker ) и оркестрации ( Kubernetes ).
Требуемый технический стек и навыки:
- Уверенный уровень владения Python .
- Профессиональный опыт работы с ML-фреймворками: PyTorch и TensorFlow .
- Глубокое понимание методов обучения с подкреплением ( RL , Q-Learning, PPO, CFR).
- Практический опыт автоматизации подбора гиперпараметров ( Optuna, Hyperopt ).
- Опыт работы с SQL и NoSQL базами данных: PostgreSQL, ClickHouse, MongoDB .
- Знание и опыт использования библиотек обработки данных ( Pandas, NumPy, SciPy ).
- Навыки работы с инструментами визуализации и мониторинга ( Matplotlib, Plotly, Grafana, Prometheus ).
- Понимание принципов работы с большими объёмами данных ( ClickHouse, Apache Spark ).
- Знание принципов и практик MLOps : Docker, Kubernetes, CI/CD.
Условия:
- Работу над интересным и амбициозным проектом (-ами).
- Возможность профессионального роста и обучения.
- Гибкий график и возможность удаленной работы.
- Конкурентную заработную плату и бонусы.
- Современный офис и дружный коллектив.
