Le Groupe de technologie de création de contenu (CCTG) recherche un scientifique en données ML senior pour travailler au sein d’une équipe qui développe des solutions d’apprentissage automatique pour améliorer l’expérience des joueurs, y compris un projet sur les bots qui simulent de vrais joueurs concurrents. Le scientifique en données ML créera des systèmes auto-apprenants hautement efficaces qui peuvent s’adapter et évoluer au fil du temps, repoussant les limites de la technologie de l’IA. Rejoignez-nous et soyez à la pointe de l’innovation dans le domaine de l’apprentissage automatique.
Responsabilités principales :
Créer, valider, tester et mettre à jour des algorithmes et modèles ML.
Identifier, préparer et analyser des données à des fins de formation et de test.
Mener des expériences, effectuer des analyses statistiques, affiner et optimiser les modèles.
Utiliser la rigueur analytique et les méthodes statistiques pour analyser de grandes quantités de données, en développant des insights exploitables à l’aide de techniques statistiques avancées telles que les modèles statistiques prédictifs, le profilage des utilisateurs/joueurs, l’analyse de segmentation, la conception, l’analyse d’enquêtes et le data mining.
Superviser et concevoir diverses preuves de concept pour des projets prédictifs/prescriptifs d’IA.
Rechercher de nouvelles méthodes pour modéliser et prédire les comportements et concevoir des expériences pour répondre à des questions ciblées.
Autres responsabilités :
Collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour définir les exigences et objectifs du projet.
Mener des recherches pour rester à jour avec les dernières avancées.
Documentation, présentations et partage de connaissances pour communiquer des concepts d’IA complexes à des collaborateurs techniques et non techniques.
Encadrer les autres membres de l’équipe.
Formation:
Expérience pertinente :
Compétences principales :
Capacité à utiliser et développer des algorithmes de machine learning et des méthodes éprouvées connexes.
Capacité à utiliser des techniques avancées de science de données.
Capacité à utiliser des statistiques pour comprendre le comportement des systèmes et/ou des joueurs.
Familiarité avec les technologies Big Data (Hadoop, Cassandra, MongoDB, ElasticSearch).
Passion pour l’utilisation de la science de données pour résoudre des problèmes.
Capacité à évaluer rapidement un problème à la fois qualitativement et quantitativement.
Autres compétences :
Compétences en ingénierie logicielle.
Familiarité avec le calcul distribué pour entraîner des modèles.
Maîtrise de Python et expérience avec des bibliothèques et frameworks tels que PyTorch et/ou TensorFlow.
Une bonne connaissance des plateformes infonuagiques est un atout.
Esprit d’équipe avec d’excellentes compétences organisationnelles, de communication et interpersonnelles.
Être orienté sur les valeurs d’affaire/entreprise.
Bilinguisme (français, anglais).
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