Rôle IA · Offre ouverte
Senior ML Engineer — game AI
Ubisoft
- Temps plein
- Senior
- Game AI
- Hybrid
- 5505 Boulevard Saint-Laurent, Montreal, QC H2T 1S6, Canada · Hybrid
- Montreal, Canada
- CAD 105k–140k/year + bonus
En bref
Modalités de travail, lieu et dates clés de l’annonce.
- Type d’emploi
- Temps plein
- Lieu de travail
- Hybrid
- Localisation
- 5505 Boulevard Saint-Laurent, Montreal, QC H2T 1S6, Canada · Hybrid
- Rémunération
- CAD 105k–140k/year + bonus
- Niveau d’expérience
- Senior
- Équipe
- Game AI
- Avantages
À propos du poste
Ce que l’équipe cherche et comment le rôle s’inscrit dans l’organisation.
Ubisoft is hiring a Senior Senior ML Engineer — game AI on the Game AI team (Hybrid · Montreal, Canada). This is a hands-on role in LLM & generative AI—not a generic “AI enthusiast” post.
You will own LLM features, retrieval, agents, and evaluation end to end: problem framing, offline evaluation, safe rollout, and iteration from production signals. Success is measured with clear metrics (quality, latency, cost, or business KPIs)—not slide decks alone.
Ubisoft Montreal is a global hub for game development and interactive entertainment.
Build ML for NPCs, procedural content, or player experience in AAA titles.
What you will do
- Ship production game AI and player modeling with offline evals, monitoring, and safe rollout.
- Work with product and domain experts on requirements and trade-offs.
- Improve data pipelines, labeling, and metrics tied to business KPIs.
- Document runbooks for on-call and customer-facing teams.
What we look for
- Strong Python and modern ML/LLM stack with shipped features.
- SQL, experimentation, and clear communication to stakeholders.
- Eligible to work in the listed country; professional English required.
Compétences recherchées
Ce que chaque compétence implique pour ce poste — pas une simple liste de mots-clés.
- Python
Production Python for data pipelines, model code, APIs, and automated tests—not notebook-only workflows.
- PyTorch
Training and inference with PyTorch: reproducible experiments, checkpointing, and deployment-minded exports.
- C++
Outils & stack
Plateformes et produits mentionnés pour ce rôle (API, IDE, bases vectorielles, CRM, design, etc.).
- UnrealTool
Regular use of Unreal in the LLM & generative AI stack—configuration, debugging, and team conventions.
Vous êtes un bon profil si…
Adapté à cette annonce — utilisez ces points pour vérifier votre adéquation avant de postuler.
- ✓You can show evidence in your application: NPC, procedural, or player modeling with shipped title reference.
- ✓Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, C++, and Unreal.
- ✓You have owned LLM features, retrieval, agents, and evaluation in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals.
- ✓You are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · Montreal, Canada)—onsite collaboration when it matters, deep work when remote.
- ✓You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords.
- ✓You read the full listing (comp: CAD 105k–140k/year + bonus, benefits in At a glance) and your expectations align.
Postuler
Comptes candidats uniquement : ajoutez votre accroche et bio dans , et éventuellement un lien ou PDF de CV pour que les recruteurs voient votre CV complet. Puis rédigez une courte note — les candidatures utilisent l’e-mail de votre compte.
Ce que l’employeur demande
NPC, procedural, or player modeling with shipped title reference.
Connectez-vous avec un compte candidat pour postuler
Inscrivez-vous, ajoutez une accroche et une bio, puis vous pourrez joindre un lien ou un PDF de CV dans Mon compte avant de postuler. Vos candidatures restent liées à votre profil et les employeurs voient plus facilement votre parcours.
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