Data Scientist - Generative Artificial Intelligence

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 !

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

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

Define objectives and evaluation protocols based on design team needs and player data. Design prototypes and train machine learning models to meet these objectives. Collaborate with machine learning specialists to transfer prototypes and establish integration success criteria. Review AI system behaviors with design teams to improve gameplay. Identify experimentation and innovation opportunities. Clearly present work and results to various audiences. Possess data science experience in interactive products (games, applications, real-time systems). Proficient in Python and TensorFlow or PyTorch. Apply knowledge in statistics, data exploration, statistical testing, and A/B testing. Analyze complex and sequential data from interactive systems. Utilize knowledge of large language models. Translate client needs into specifications with strong listening and understanding skills. Maintain organizational skills and an interest in video games. Communicate fluently in English (written and oral) for international collaboration. Experience with PySpark is a plus.