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.
