Mid-Level Research Engineer

W Second Dinner staramy się tworzyć nie tylko zabawne gry, ale NAJLEPSZE gry na świecie. Nasza gra MARVEL SNAP zdobyła prestiżowe nagrody, takie jak Mobile Game of the Year (Game Awards, DICE), Best Strategy Game (IGN) oraz Apple Design Award za Innowację!

Second Dinner to nagradzane, niezależne studio deweloperskie gier z siedzibą w Irvine, Kalifornia, ale działamy głównie zdalnie, mając członków zespołu rozsianych po całych Stanach Zjednoczonych. Cenimy różnorodne perspektywy, wierząc, że czynią nas lepszą firmą i pomagają nam tworzyć lepsze gry. Szukamy utalentowanych osób, które wnoszą świeże pomysły do naszego zespołu.

Nasz zespół AI jest zaangażowany w badania, rozwój i wdrażanie najnowocześniejszych technologii AI, by zrewolucjonizować rozwój gier. Współpracujemy między zespołami, aby znaleźć najlepsze zastosowania AI, szybko prototypować i iterować nowe pomysły, mając na celu redefinicję tego, co jest możliwe w branży gier.

Jako Research Engineer na poziomie Mid I lub Mid II, będziesz raportować do Associate Director of AI. Twoim głównym celem będzie identyfikacja, badania i budowanie aplikacji dla dużych modeli językowych (LLMs) z różnymi zespołami. Będziesz ściśle współpracować z działami Engineering, Data, Design oraz innymi, aby rozwijać funkcje, narzędzia i infrastrukturę zasilaną AI, które przekształcą rozwój gier.

Co będziesz robić

• Generować nowe pomysły na zastosowanie badań nad LLM w rozwoju gier.
• Prowadzić badania stosowane nad odpowiednimi technikami i technologiami.
• Współpracować z zespołem AI, aby proponować, projektować, prototypować i budować aplikacje LLM.
• Współpracować z różnymi zespołami w celu integracji i dostosowywania narzędzi LLM do przepływów pracy, prototypów i istniejących gier.
• Być na bieżąco z nowinkami technologicznymi w zakresie LLM.
• Podnosić poziom wiedzy o ML i AI w firmie.
• Wspierać wizję i strategię dla LLM w Second Dinner.

Co będziesz potrzebować

• Stopnia licencjata w dziedzinie informatyki lub pokrewnych.
• Doświadczenia w modyfikacji, dostosowywaniu i adaptacji modeli głębokiego uczenia.
• Doświadczenia w szkoleniu, augmentacji i integracji LLM (RAG, fine-tuning, prompting, chain-of-thought, itd.).
• Doświadczenia w end-to-end badaniach i rozwoju systemów ML.
• Silnej fundamentalnej wiedzy na temat technik głębokiego uczenia odpowiednich dla LLM.
• Biegłości w programowaniu w Python (preferowane), C++ lub C#.
• Udokumentowanych sukcesów we współpracy międzyfunkcjonalnej.

Mile widziane

• Doświadczenie z AWS/GCP/Azure, szkoleniem LLM i platformami serwującymi.
• Badania i/lub publikacje związane z LLM.
• Doświadczenie z automatyzacją, pipeliningiem i orkiestracją złożonych systemów.
• Expertise w projektowaniu i budowaniu wysoko dostępnych, intensywnie opartych na danych, rozproszonych systemów.
• Doświadczenie w rozwoju gier.
• Doświadczenie z Git lub innymi systemami kontroli wersji.