Senior Data Scientist (Игровой ИИ)

О проекте:
Мы создаём уникальный продукт на основе искусственного интеллекта для игр. Наша цель — разработать ИИ, способный стабильно обыгрывать сильнейших игроков и служить эффективным инструментом для анализа стратегий и обучения.

Что нужно будет делать:

• Разрабатывать и внедрять алгоритмы машинного обучения (Deep Reinforcement Learning, Deep CFR, Q-Learning, PPO), направленные на принятие решений в условиях неопределённости покера.
• Глубоко анализировать игровые данные (лог-файлы, исторические раздачи), находить инсайты и паттерны для повышения эффективности ИИ.
• Проектировать, обучать и валидировать нейронные сети различных архитектур (Transformer, LSTM, CNN) для оценки текущей игровой ситуации и анализа поведения оппонентов.
• Проводить эксперименты по подбору гиперпараметров и оптимизировать архитектуру моделей при помощи Optuna.
• Создавать и улучшать модели классификации и кластеризации игроков по их игровым стилям (VPIP, PFR, AF).
• Проводить расчёты вероятностей и математического ожидания (EV-анализ) для различных игровых сценариев.
• Визуализировать результаты экспериментов, формировать отчёты и рекомендации по улучшению моделей.
• Участвовать в интеграции моделей в рабочий pipeline с использованием контейнеризации (Docker) и оркестрации (Kubernetes).

Требуемый технический стек и навыки:

• Уверенный уровень владения Python.
• Профессиональный опыт работы с ML-фреймворками: PyTorch и TensorFlow.
• Глубокое понимание методов обучения с подкреплением (RL, Q-Learning, PPO, CFR).
• Практический опыт автоматизации подбора гиперпараметров (Optuna, Hyperopt).
• Опыт работы с SQL и NoSQL базами данных: PostgreSQL, ClickHouse, MongoDB.
• Знание и опыт использования библиотек обработки данных (Pandas, NumPy, SciPy).
• Навыки работы с инструментами визуализации и мониторинга (Matplotlib, Plotly, Grafana, Prometheus).
• Понимание принципов работы с большими объёмами данных (ClickHouse, Apache Spark).
• Знание принципов и практик MLOps: Docker, Kubernetes, CI/CD.

Условия:

• Работу над интересным и амбициозным проектом (-ами).
• Возможность профессионального роста и обучения.
• Гибкий график и возможность удаленной работы.
• Конкурентную заработную плату и бонусы.
• Современный офис и дружный коллектив.