AI Behavior Systems Team Lead - AI Behavior Systems

Description du poste

En nous rejoignant à titre de Chef·fe d’équipe – Systèmes de comportements IA, vous intégrerez une équipe multidisciplinaire (données, programmation, conception de jeu et narration, animation, etc.) guidée par une question simple et ambitieuse : parmi toutes les possibilités offertes par l’IA générative, lesquelles sont réellement intéressantes et amusantes pour la jouabilité du jeu? 

L’équipe a pour mission de tester de nouvelles expériences auprès des joueur·euse·s et d’outiller les créateur·trice·s afin qu’ils et elles puissent imaginer des interactions plus dynamiques, immersives et surprenantes — jusqu’à faire émerger des fonctionnalités impossibles à réaliser autrement. Son quotidien se situe à la croisée de la recherche et développement, du développement de produits, de la création de jeux et de la collaboration interstudios, au service des expériences de jeu de demain. 

Ce que vous ferez 

Au sein de l’équipe qui développe le produit technologique permettant la création de ces expériences, vous mettrez à profit votre expertise en apprentissage automatique et en IA appliquée aux jeux vidéo pour diriger l’équipe Systèmes de comportements IA. 

Composée de programmeur.se.s MLOps, de scientifiques des données et de programmeur.se.s en IA, cette équipe est responsable de l’amélioration du comportement de nos PNJ (personnages non joueurs) et, plus largement, de nos systèmes de jouabilité du jeu. Elle s’appuie sur un équilibre entre l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage par imitation, l’IA générative et des approches plus traditionnelles de l’IA de jeu, telles que les arbres de comportements (behavior trees), les systèmes utilitaires (utility AI) et les planificateurs (planners), tout en assurant leur robustesse, leur contrôlabilité et leur intégration en production. 

Responsabilités : 

• Créer, prioriser, assigner et suivre quotidiennement les tâches et l’avancement du travail de son équipe pluridisciplinaire (MLOps, science des données et ingénierie en IA) en fonction des livrables.
• Concevoir et piloter des architectures de comportements hybrides combinant l’apprentissage par renforcement (reinforcement learning), l’apprentissage par imitation (imitation learning), l’IA générative et des approches d’IA classique (behavior trees, planners, utility AI), ainsi que définir les niveaux d’orchestration appropriés entre systèmes appris et systèmes déterministes.  
• Assurer la conception de systèmes crédibles, contrôlables, performants et alignés sur les intentions de jouabilité du jeu, et définir des méthodes d’évaluation des comportements.  
• Participer à la conception d’architectures de déploiement en apprentissage automatique (p. ex. : online reinforcement learning).  
• Piloter des activités de veille scientifique et de recherche appliquée portant sur les systèmes de décision et d’apprentissage.  
• Collaborer étroitement avec les équipes de jouabilité du jeu, de conception et de production afin d’assurer l’adoption des solutions et leur impact sur l’expérience de jeu. 
• Agir comme représentant·e de son équipe.
• Organiser et gérer les réunions de son équipe.
• Prendre connaissance des objectifs d’architectures des comportements hybrides d’IA et maîtriser les contraintes techniques afin de bien orienter/coacher son équipe. 
• Donner un compte-rendu périodique à son management de l’avancement des tâches de son équipe et lui proposer des mesures correctives lorsque nécessaire afin de rencontrer les objectifs fixés.
• Anticiper et relever les situations de conflits potentiels et suggérer des solutions à son management dans le cadre de la résolution de problèmes au sein de son équipe.
• Être le ou la mentor·e au niveau technique des membres de son équipe, le cas échéant. 
• Participer aux suivis de performance en collaboration avec son management.
• Participer au recrutement de nouvelles personnes et à leur intégration au sein de l’équipe. 

Qualifications

Ce que vous apportez 

Formation : 

• Baccalauréat, Maîtrise ou doctorat en informatique, en intelligence artificielle, en apprentissage automatique, en génie logiciel, en génie informatique ou dans un domaine connexe. 
• Certificat en gestion de projet (atout) ; 

Expérience pertinente : 

• 4 à 6 années d’expérience en programmation jouabilité du jeu ou en science des données.
• Une première expérience en gestion ou mentorat.
• Avoir participé à au moins une production de jeu complète ou un projet de robotique ou l’équivalent. 

Habiletés et connaissances : 

• Maîtrise de Python, de PyTorch et des environnements d’entraînement de modèles.  
• Expérience avec des cadres de développement en apprentissage par renforcement (RLlib, TorchRL ou solutions internes équivalentes).  
• Démontrer de bonnes habiletés de communication interpersonnelle.
• Faire preuve de courage managérial.
• Avoir le sens de l’initiative.
• Connaissance des architectures distribuées et des pipelines d'entraînement à grande échelle, un atout. 
• Connaissance de bases de données un atout (JIRA, Perforce, etc.).
• Connaissance des contraintes techniques liées au temps réel, aux moteurs 3D et éditeurs de niveau.
• Connaissance des outils utilisés par les membres de son équipe. 
• Connaissances en gestion de projet (atout).
• Connaissance de chacun des autres métiers en production de jeu (atout).
• Connaissance de la suite MS Office (atout).

Informations complémentaires