Używamy techniczne pliki cookie i zanonimizowany dziennik wizyt Zorky. Yandex Metrica (dane są przechowywane na serwerach w Rosji) działa tylko za Twoją zgodą. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Oferty i strony firm są dostępne dla wszystkich; linki do ogłoszeń i osobiste zestawienie ofert — po rejestracji. Zarejestruj się →
← Wszystkie oferty

R&D Engineer (GEN AI/ ML)

SeniorofficePune, IN →1 tydz. temu
Stack
agilec#c++ci/cdgitjenkinspythonteamcity
Szczegóły
Doświadczenie
od 5 lat
Praktyki
Agile, CI/CD
Wykształcenie
Licencjat / inżynier lub równoważne doświadczenie
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis

Ubisoft is a global leader in gaming with teams across the world creating original and memorable gaming experiences, from Assassin’s Creed, Rainbow Six to Just Dance and more. We believe diverse perspectives help both players and teams thrive. If you’re passionate about innovation and pushing entertainment boundaries, join our journey and help us create the unknown!

Job Summary UBISOFT is seeking an Intermediate R&D Engineer to prototype and validate new technologies that improve game testing and quality control. This role focuses on building rapid prototypes and running experiments using GenAI, VLMs (Vision-Language Models), and AI/ML to explore automation opportunities across QC. You will work closely with the R&D Manager and cross-functional partners to translate ideas into measurable experiments, evaluate feasibility, and iterate toward proof-of-value prototypes.

This role provides an excellent opportunity to gain hands-on experience in software development, automation, and quality control processes within the gaming industry. Job Duties /

Responsibilities
Core
Responsibilities

Build rapid prototypes using GenAI/VLM/ML to address QC and testing pain points. Design and execute experiments: define hypotheses, datasets/inputs, evaluation criteria, baselines, and success metrics (accuracy, precision/recall, latency, cost, robustness). Implement data pipelines for experiments: data collection, cleaning, labeling support, and dataset versioning (as needed for proofs-of-concept)

Pełny opis, firma i link do aplikacji — po zalogowaniu. Zaloguj się
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Zgłoś tę ofertę
Pilne pytanie? Napisz @termdocs