Staff Machine Learning Engineer (Applied Modeling) - League of Legends

Riot инвестирует в League of Legends, чтобы игра развивалась ещё многие поколения. По мере того как потребности игроков становятся разнообразнее, а опыт динамичнее, machine learning играет всё более важную роль в том, как мы помогаем игрокам находить подходящий контент, принимать лучшие решения внутри и вокруг игры и попадать в честные и увлекательные матчи.

В роли Staff Machine Learning Engineer в League of Legends вы будете создавать applied ML systems, напрямую улучшающие опыт игроков. Вы будете работать над player и product задачами через data, modeling, experimentation, launch и iteration, тесно сотрудничая с League product, design, Insights, game engineering и service engineering командами. Работа может охватывать персонализированный опыт игроков, внутриигровые системы и matchmaking.

Вы будете подчиняться Senior Manager, ML Engineering в League of Legends и работать как глубоко встроенный технический партнёр игровой команды. Также вы будете усиливать craft standards, обмен знаниями и техническое качество растущей ML engineering дисциплины Riot. Позиция базируется в штаб-квартире в Лос-Анджелесе.

Обязанности

• Полностью отвечать за end-to-end ML solutions для player-facing задач в personalization, game systems и matchmaking — от формулировки проблемы до production launch и последующих итераций.
• Определять техническое направление ML-домена League и создавать переиспользуемые modeling, evaluation и operating patterns, повышающие планку за пределами непосредственной команды.
• Создавать models, recommenders, ranking systems и decision logic, помогающие игрокам находить подходящих champions, builds, modes, content и пути возвращения в зависимости от потребностей и контекста.
• Разрабатывать ML-подходы, улучшающие внутриигровые системы и matchmaking quality, балансируя experience, fairness, reliability и operational constraints.
• Тесно работать с product managers, designers, analysts и engineers, превращая неоднозначные возможности в ясные технические планы и выпущенные player-facing features.
• Превращать gameplay, behavioral и product telemetry в надёжные signals и evaluation frameworks.
• Проектировать и проводить experiments для оценки model quality, влияния на игроков и system tradeoffs.
• Работать напрямую с game и service engineers над интеграцией models в системы и сервисы League, при необходимости помогая определять instrumentation и telemetry.
• Самостоятельно работать с несколькими партнёрскими группами и вести многомесячные инициативы с минимальным повседневным контролем.
• Вносить вклад в ML engineering community Riot через peer reviews, documentation, craft standards и shared learnings.
• Помогать создавать надёжные monitoring, observability и support practices для масштабируемых live ML systems.

Обязательные квалификации

• Степень бакалавра или выше в Computer Science, Machine Learning, Statistics или смежной количественной области либо эквивалентный практический опыт.
• 6+ лет опыта поставки ML systems в production, включая 3+ года applied modeling или ML research.
• Подтверждение того, что ваши modeling-решения использовались за пределами непосредственной команды — через reusable patterns, shared architectures или влияние на подходы других специалистов.
• Опыт работы со сложными или нестандартными data sources, где стандартный feature engineering неприменим.
• Опыт production environments с взаимодействующими models, feedback loops или системами, где model behavior имеет последствия дальше одного prediction.
• Комфорт с неопределённостью — опыт выпуска решений, когда success metric, правильный подход или оба фактора изначально были неясны.
• Опыт наставничества инженеров разных ролей и уровней и повышения общей планки команды.
• Отличная письменная и устная коммуникация.
• Опыт reinforcement learning, imitation learning, generative models или simulation-based training в interactive environments будет плюсом.
• Опыт переноса research в production — превращения papers или prototypes в надёжные выпущенные системы — будет плюсом.
• Знакомство с ML platform components — model serving, feature stores, ML observability — будет плюсом.
• Интерес к player experience, играм или creative technology.

Желательные квалификации

• Опыт создания ML-систем для игр, live-service продуктов, consumer personalization или других цифровых продуктов, ориентированных на игроков.
• Опыт с matchmaking, recommendations, multi-objective optimization или другими системами, где необходимо балансировать конкурирующие цели.
• Знакомство с causal inference, uplift modeling, contextual bandits, reinforcement learning или другими подходами для адаптивного опыта игроков.
• Опыт интеграции моделей в production-среды с жёсткими требованиями к latency или высокой надёжности.
• Опыт определения требований к telemetry или instrumentation в тесном сотрудничестве с software engineers.
• Знакомство с responsible AI practices, включая fairness, safety, transparency и operational trustworthiness.
• Комфортная работа одновременно с центральной craft-организацией и embedded product-командой.

В этой роли успех будет зависеть от

• Сильной практической ML-экспертизы.
• Самостоятельной работы в неоднозначных условиях.
• Продуманного сотрудничества с product, design, engineering и Insights партнёрами.
• Решений, ставящих в приоритет ценность для игроков и долгосрочное здоровье системы.

Успех в этой роли определяется профессиональной экспертизой, духом сотрудничества и решениями, ставящими удовольствие игроков на первое место. Мы будем учитывать ваше образование, опыт и личные отношения с играми. Если вам близка эмпатия к игрокам и важен их игровой опыт, эта роль может подойти вам.

Наши преимущества…

Текст вакансии длинный, здесь показана его часть. Полностью — на сайте студии.