ML/AI Engineer (удаленная работа)

Вакансия: ML/AI Engineer

Описание вакансии

О компании
Мы United Developers, международная IT-компания с более чем 10-летним опытом в разработке и поддержке мобильных решений для клиентов из Европы и США. Мы специализируемся на решениях компьютерного зрения и спортивной аналитике. Запускаем новое направление интеллектуальные игровые боты на основе Reinforcement Learning и Imitation Learning для геймдев-студий.

Задачи
Проектирование архитектуры ML-ботов для FPS (observation space, reward function);
Разработка пайплайна сбора данных из Unreal Engine (состояния, действия, события);
Подготовка датасетов для обучения на основе реплеев и логов;
Обучение моделей (Imitation Learning на данных игроков + RL для тонкой настройки);
Интеграция моделей в Unreal AI Controller и настройка взаимодействия;
Работа с игровыми системами (GAS, оружие) для точного исполнения действий;
Оценка качества (реалистичность, win rate, A/B-тесты);
Оптимизация производительности (inference в реальном времени под tickrate);
Документирование решений и результатов для масштабирования.

Технический стек
ML/AI: Python, PyTorch, Stable Baselines3, RLlib, OpenAI Gym / Gymnasium, Imitation Learning libraries (DAgger, BC), TensorBoard / W&B
Game Engine: Unreal Engine 5 (C++, Blueprints), AI Controller, Behavior Trees, NavMesh, Gameplay Ability System (GAS), DemoNetDriver / Replay System
Data Pipeline: JSON/Protobuf для сериализации, NumPy, Pandas, серверные логи (dedicated server), телеметрические плагины Unreal
Networking: Dedicated Server архитектура, репликация, клиент-серверное взаимодействие
DevOps/Инфра: Git, Docker, Linux, SSH, удалённый тренинг на GPU

Требования:
Опыт в ML/Deep Learning от 2-ух лет (PyTorch);
Практический опыт с Reinforcement Learning (обучение агентов в симуляциях OpenAI Gym, Gymnasium, ML-Agents, или аналоги);
Понимание Imitation Learning / Behavioral Cloning: обучение на демонстрациях, DAgger, reward shaping;
Опыт работы с нейросетевыми агентами (MLP, CNN, RNN/LSTM для sequential decision-making);
Python: уверенное владение, NumPy, Pandas, обработка больших датасетов;
Понимание архитектуры мультиплеерных игр (клиент-сервер, репликация, game state, dedicated server);
Опыт с Unreal Engine ИЛИ готовность быстро разобраться (C++, AI Controller);
Понимание observation/action spaces, Markov Decision Process, policy gradient методов;
Git, Linux, командная строка уверенное владение;
Английский B1+ (рабочая переписка и созвоны с зарубежными партнёрам);
Умение работать самостоятельно в условиях удалённой part-time занятости.

Условия:
Part-time: 20 часов в неделю, гибкий график;
Полностью удалённая работа;
Зарплата: 80 000 140 000 /мес на руки (в зависимости от опыта и загрузки);
Работа на стыке AI и GameDev с международной командой;
Современный стек: Unreal Engine 5, PyTorch, Reinforcement Learning, Imitation Learning;
Возможность перехода на full-time при масштабировании направления;
Прямое участие в создании нового продуктового направления компании.