Machine Learning Engineer - H/F/NB
Ubisoft is hiring a Machine Learning Engineer - H/F/NB in Paris, France. Level rates it ; you can apply on Ubisoft.
Level's read on this job
- Little AI ●○○○ is how Level rates this machine learning engineer role: aI is not part of the work.
- The posting mentions Mistral, Llama and PyTorch among its tools and skills.
- Ubisoft has 321 other open roles on Level.
- Posted within the past week.
AI in this role
Ubisoft est une référence mondiale du jeu vidéo, avec des équipes réparties aux quatre coins du monde qui créent des expériences de jeu originales et mémorables, de Assassin’s Creed à Rainbow Six en passant par Just Dance et bien d’autres encore. Nous croyons que la diversité des points de vue fait progresser à la fois les joueurs et les équipes. Si vous êtes passionné·e par l’innovation et que vous souhaitez repousser les limites du divertissement, rejoignez notre aventure et aidez-nous à créer l’inconnu !
Studio pionnier d’Ubisoft, le studio de Paris est à l’origine des premiers succès de l’éditeur suite à sa création en 1992. Il est aujourd’hui à la tête de licences incontournables comme Just Dance, Ghost Recon ou Mario + The Lapins Crétins. Ubisoft Paris s’est également construit une solide réputation comme partenaire de choix dans les collaborations inter-studios comme Watch Dogs, Skull & Bones, Beyond Good & Evil 2 ou encore Star Wars. Fort de cette expérience, le studio continue d’aller plus loin en termes de créativité en travaillant sur des projets très prometteurs encore non-annoncés.
Regroupant 750 talents de 35 nationalités, Ubisoft Paris est aujourd’hui le plus grand studio de France et l’un des plus expérimentés de l’industrie. Les jeunes talents peuvent bénéficier de la présence importante de profils seniors, dans les métiers créatifs, techniques ou artistiques. Chacun·e reste animé·e par la même passion : repousser les limites du possible et proposer de nouvelles expériences à nos joueurs et joueuses.
Prêt·es à rallier l’aventure ? Rejoignez-nous au Studio de Paris !
En nous rejoignant sur ce poste, vous intégrerez une équipe multidisciplinaire (data, programmation, game & narrative design, animation, etc.), guidée par une question simple et ambitieuse : parmi toutes les possibilités offertes par l’IA générative, lesquelles sont réellement intéressantes et fun pour le gameplay ?
L’équipe a pour mission de tester de nouvelles expériences auprès de joueurs et joueuses, et d’équiper les créateur·rices pour imaginer des interactions plus dynamiques, immersives et surprenantes — jusqu’à faire émerger des features impossibles à réaliser autrement. Son quotidien s’inscrit à la croisée de la R&D, du développement produit, de la création de jeux courts et de la collaboration multi-studios, au service des gameplays de demain.
Au sein de l’équipe responsable de l’analyse des données et des projets data science, détachée dans une production de jeu vidéo, vous apportez vos connaissances en Machine Learning et en analyse de données en général aux équipes de développement afin d’exploiter le potentiel de l’Intelligence Artificielle au sein du design de nos jeux. Vos missions seront les suivantes :
- Contribuer à la faisabilité technique des systèmes gameplay basés sur l’IA.
- Identifier des algorithmes pertinents (génératifs, information retrieval, classification…) et les adapter pour un usage production (fine-tuning, optimisation, intégration).
- Mettre en place les processus d’évaluation pertinents
- Déployer ces algorithmes sur des cloud internes ou externes de manière robuste et scalable, en suivant les meilleurs pratiques en terme de développement et de MLOps, en collaboration avec les ingénieurs du projets
- Implémenter des techniques à partir de papiers de recherche dans une démarche d'innovation/R&D
- Vous disposez d’une première expérience significative en tant que Machine Learning Engineer et avez mis en production différents algorithmes de Generative AI,
- Vous avez une connaissance poussée des algorithmes de NLP (comme SentenceBERT, Llama 2, Mistral ou Qwen 3) et vous savez les fine-tuner,
- Vous avez une bonne maitrise de Python et de Tensorflow ou PyTorch,
- Vous avez une première expérience avec Docker,
- Le jeu vidéo est une passion pour vous,
- Votre très bonne capacité d’écoute et de compréhension vous permet de traduire facilement les besoins des clients en spécifications,
- Vous êtes en mesure d’adapter vos analyses et votre discours pour atteindre un large public,
- Vous faites preuve d’autonomie et de curiosité.
- Enfin, votre aisance en anglais vous permet d’échanger à l’écrit comme à l’oral avec des interlocuteurs variés.
Ce sont des + :
- Vous avez une bonne maitrise du C++, C# ou Rust
- Vous savez comment utiliser des LLM (du prompt engineering aux approches plus complexes comme Tree of Thoughts)
- Vous savez comment optimiser la taille et le temps d’inférence des modèles (ex : quantization, LoRA…)
- Vous avez une affinité avec les jeux de rôle, les jeux narratifs...
En tant qu’employeur, Ubisoft offre à tous les mêmes opportunités d’accès à l’emploi, sans distinction notamment de genre, ethnicité, religion, orientation sexuelle, statut social, handicap et d’âge. Ubisoft veille à développer un environnement de travail inclusif qui reflète la diversité de sa communauté de joueurs dans ses équipes.
How we rate this
Machine Learning Engineer - H/F/NB at Ubisoft rates 32 out of 100 for how much of the daily work is AI. That makes it Little AI (AI Level 1 of 4). The level is about AI in the job, not seniority.
Little AI. AI is not part of the work.
- ●●●● Builds AI80 to 100
- ●●●○ Works on AI60 to 79
- ●●○○ Uses AI40 to 59
- ●○○○ Little AI0 to 39
Levels come from how often the tools, models and workflows of the role are named in the posting itself. Read the description and count the AI tools, models and workflows it names.
Prepare for this job
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Skills and AI tools this role asks for
Also common in machine learning engineer jobs at this level
Pay
- Typical machine learning engineer job
- $198k
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Questions you could be asked
- How do you structure and test a prompt to get consistent output from a language model?
- Walk me through fine-tuning a model: what data did you use, and how did you check the result?
- How do you monitor a model once it's live, and how do you know it needs retraining?
- What NLP problem have you worked on, and how did you measure whether it actually worked?
- Walk me through how you've used Mistral in your day-to-day work.
Adapt your resume
- List these exact terms on your resume: Prompt engineering, Fine-tuning, ML Ops, NLP, and Mistral. An applicant tracking system matches the wording, not the idea.
- Attach one line of real, concrete experience to at least one of them. A tool named with nothing behind it rarely survives a human read.
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