Senior Machine Learning Engineer

В 2K мы создаём одни из самых узнаваемых и культурно значимых видеоигр в индустрии развлечений, включая NBA® 2K — одну из самых продаваемых франшиз в мире, легендарные BioShock®, Borderlands®, Mafia, Sid Meier’s Civilization® и XCOM®, а также любимые игроками WWE® 2K, TopSpin® и PGA TOUR® 2K. Мы создаём незабываемый опыт, раздвигая границы творчества, достоверности и инноваций во всех жанрах.

Наше портфолио воплощают в жизнь одни из самых влиятельных игровых студий мира. Visual Concepts, Firaxis Games, Hangar 13, Cat Daddy Games, 31st Union, Cloud Chamber, Gearbox, HB Studios и 2K SportsLab создают проекты мирового уровня на разных платформах.

Но настоящая сила 2K — это люди.

Мы верим, что лучшие идеи рождаются в командах, где люди чувствуют поддержку, свободу действий и вдохновение. Как работодатель, предоставляющий равные возможности, мы стремимся создавать разнообразную и инклюзивную рабочую среду, где каждый может быть собой и показывать лучший результат.

Кто нам нужен

Вы — сильный software engineer с подтверждённым опытом развёртывания и эксплуатации ML-моделей в production, особенно в виде low-latency, high-availability prediction services. Вы умеете разворачивать ML-модели как real-time, near-real-time или batch services в зависимости от требований задачи. У вас глубокий практический опыт machine learning, хорошее понимание типов ML-алгоритмов и задач, полного ML lifecycle и современных frameworks для modeling и serving.

Вы работаете самостоятельно и принимаете взвешенные решения. Вы ориентированный на результат, творческий problem solver и self-starter, способный вести инициативы end-to-end: формулировать неоднозначные задачи, принимать надёжные архитектурные решения для многокомпонентных систем и выпускать результат в срок. Как senior engineer, вы повышаете общий технический уровень, задаёте направление, наставляете коллег и продвигаете инженерные стандарты внутри команды и более широкого ML-сообщества.

Что предстоит делать

• Вместе с ML scientists, data engineers, central tech и игровыми студиями разворачивать ML-модели как production-grade decision services и интегрировать их в более крупные системы и live-продукты
• Развивать практику Machine Learning Ops: CI/CD для моделей, model registry и feature stores, масштабный real-time inference, monitoring, drift detection и reproducibility; продвигать инженерные best practices в сообществе
• Проектировать и быстро прототипировать ML-продукты для recommender systems, matchmaking, вмешательства при cheating/toxicity и балансировки экономики
• Тесно работать с разработчиками студий и central tech, планируя и выполняя интеграцию ML-приложений в игры в рамках launch timelines
• Находить, оценивать и пилотировать возможности применения GenAI/LLM для новых use cases и превращать перспективные концепции в безопасные, масштабируемые и измеримые решения

Что поможет отлично подойти на эту роль

• Степень бакалавра в Computer Science, Computer/Electrical Engineering или смежной STEM-области и 4+ года опыта software development/engineering, включая существенный опыт развёртывания ML в production; либо степень магистра и 2–4 года релевантного опыта
• Сильные навыки программирования и уверенное владение Python. Знакомство с высокопроизводительным системным языком — C, C++, Java, Rust и т. п. — будет плюсом. Уверенная работа как с объектно-ориентированными, так и с функциональными подходами и способность быстро осваивать новые языки по мере необходимости
• Хорошая база в распространённых ML-задачах — supervised и unsupervised learning; reinforcement learning будет плюсом — и основных алгоритмах традиционного ML и deep learning, а также способность быстро осваивать новые подходы
• Практический опыт с современными ML-frameworks, такими как PyTorch, TensorFlow, scikit-learn или Spark ML
• Production-опыт с cloud infrastructure — AWS, GCP или Azure, containers и orchestration, например Kubernetes, serverless и microservice architecture
• Практический опыт MLOps и CI/CD tooling, включая model registries, feature stores, pipeline orchestration — Airflow, Kubeflow или MLflow — и автоматизированные training, deployment и monitoring
• Опыт с современными data-технологиями: relational и NoSQL databases, а также lakehouse/big-data tooling, например Apache Spark или Databricks/Delta
• Готовность начинать и заканчивать рабочий день позже, чтобы иметь несколько часов пересечения с HQ в США; основные часы примерно 10:00–18:30 по местному времени

Будет плюсом

• Опыт с recommender systems, search algorithms, matchmaking или reinforcement learning
• Опыт infrastructure-as-code и инструментов автоматизации инфраструктуры, например Terraform или AWS CloudFormation
• Опыт с managed ML platforms, такими как Amazon SageMaker или Databricks
• Знакомство с stream processing tools, например Apache Kafka, Kinesis или Spark Streaming
• Знакомство с GenAI- и LLM-паттернами и технологиями, включая RAG, evaluation и guardrails, agentic workflows и vector databases
• Опыт с крупными игровыми движками, такими как Unreal или Unity

Как работодатель, предоставляющий равные возможности, мы стремимся обеспечивать квалифицированным людям с инвалидностью разумные условия для участия в процессе подачи заявки и собеседования, выполнения ключевых рабочих обязанностей и получения других льгот и преимуществ трудоустройства. Если вам необходимы такие условия, свяжитесь с нами.

Обратите внимание: 2K Games и её студии никогда не используют мессенджеры или личные почтовые аккаунты для связи с кандидатами или проведения собеседований; электронная переписка ведётся только с адресов домена 2K.com.

#LI-Hybrid