Scientifique des données - Intelligence artificielle générative

Job summary

Define evaluation goals and protocols based on design-team needs and player data, then build prototypes and train machine-learning models. Collaborate with machine-learning specialists and game-design teams to assess AI behavior, support integration, identify experiments, and communicate results to varied audiences.

Job details

Description De L'entreprise Ubisoft est un·e chef·fe de file mondial·e dans l’industrie du jeu vidéo, avec des équipes partout dans le monde qui créent des expériences originales et mémorables, d’Assassin’s Creed et Rainbow Six à Just Dance et bien plus encore. Nous sommes convaincu·e·s que la diversité des perspectives permet aux joueur·euse·s comme aux équipes de s’épanouir. Si vous êtes passionné·e par l’innovation et par le fait de repousser les limites du divertissement, joignez‑vous à nous et contribuez à créer l’inconnu ! Description Du Poste En tant que scientifique des données à Ubisoft Montréal, vous contribuerez à un produit technologique qui intègre l’intelligence artificielle (IA) générative aux fonctionnalités de nos jeux. Vous travaillerez avec une équipe réunissant des scientifiques des données, de la programmation, de la conception de jeux, de la narration et de l’animation. Ensemble, vous explorerez les possibilités de l’IA générative pour créer des expériences de jeu intéressantes, puis les mettrez à l’essai auprès des joueurs et joueuses. Le travail de l’équipe touche aussi la recherche et le développement, le développement de produits, la création de jeux courts et la collaboration entre studios. Ce que vous ferez Définir les objectifs et les protocoles d’évaluation à partir des besoins des équipes de conception et des données des joueurs Concevoir des prototypes et entraîner des modèles d’apprentissage automatique pour répondre à ces objectifs Collaborer avec les spécialistes en apprentissage automatique pour transférer les prototypes et établir les critères de réussite de leur intégration Examiner avec les équipes de conception les comportements des systèmes d’IA et les possibilités d’améliorer le jeu Repérer des possibilités d’expérimentation et d’innovation Présenter vos travaux et vos résultats de façon claire à des publics variés Qualifications Ce que vous apportez à l'équipe Apporter une expérience en science des données acquise dans des projets liés à des produits interactifs, comme des jeux, des applications ou des systèmes en temps réel Utiliser Python et TensorFlow ou PyTorch Appliquer des connaissances en statistiques et en méthodes d’évaluation, notamment l’exploration de données, les tests statistiques et les tests comparatifs entre deux versions Examiner des données complexes et séquentielles provenant de systèmes interactifs Mettre à profit vos connaissances des grands modèles de langage Traduire les besoins des clients en spécifications grâce à votre écoute et à votre compréhension, tout en organisant votre travail et en nourrissant votre intérêt pour le jeu vidéo Communiquer en anglais, à l’écrit et à l’oral, avec des interlocuteurs de différents pays, comme le demande la collaboration internationale liée au poste Une expérience avec PySpark est un atout. Ce qu’il faut nous envoyer Envoyer votre CV mettant en valeur vos compétences et votre expérience pertinentes Présenter des liens vers des projets pertinents en science des données ou en apprentissage automatique

What you’ll do

Define evaluation goals and protocols based on design-team needs and player data, then build prototypes and train machine-learning models. Collaborate with machine-learning specialists and game-design teams to assess AI behavior, support integration, identify experiments, and communicate results to varied audiences.

Requirements

The role calls for data-science experience on interactive products, proficiency in Python and TensorFlow or PyTorch, and knowledge of statistics, evaluation methods, complex sequential data, and large language models. Candidates should be able to translate client needs into specifications, organize their work, communicate in English across international teams, and ideally have PySpark experience.

Listed skills

• Machine learning · Preferred
• Communication · Preferred
• Python · Preferred

Other relevant skills

Identified from the job description. Confirm important requirements above.

• Data Science
• Python
• TensorFlow
• PyTorch
• Statistics
• Data Exploration
• Statistical Testing
• A/B Testing
• Sequential Data Analysis
• Large Language Models
• Generative AI
• Machine Learning
• Evaluation Methods
• Communication
• PySpark

Job areas

• Data & Analytics
• Technology
• Science & Research
• Software
• Creative & Media

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