Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
Razer
Франция3 месяца назад
Тип занятости
Полная занятость
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Присоединившись к Razer, вы примете участие в глобальной миссии по революционизации способов игры в мире. Razer — это место, где можно выполнять отличную работу, предоставляя вам возможность оказывать глобальное влияние, работая в международной команде, расположенной на 5 континентах. Razer — это также отличное место для работы, предлагающее уникальный, ориентированный на геймеров опыт LifeAtRazer, который ускорит ваш личный и профессиональный рост.
Мы верим, что разнообразные команды генерируют лучшие идеи, лучшие продукты и более сильную культуру. Мы стремимся обеспечивать инклюзивную, уважительную и справедливую рабочую среду для каждого сотрудника во всех странах, в которых мы работаем.
Разрабатывает и внедряет компоненты ИИ для распознавания внутриигровых событий, мультимодального обучения и оптимизации моделей. Разрабатывает конвейеры обработки видео и аудио для автоматической генерации и маркировки наборов данных. Сотрудничает в рабочих процессах обучения для топ-100, 500 и 3000 игр. Создает конвейер очистки видео для фильтрации нерелевантных игровых сегментов. Тесно сотрудничает с ведущим инженером по оптимизации развертывания моделей и интеграции SDK. Внедряет и поддерживает модули C++ для сбора данных, вывода и обслуживания моделей. Ориентируется на настройку производительности и сокращение задержки вывода для локального интеллекта.
Миссия: Разрабатывать и оптимизировать компоненты ИИ для мультимодального распознавания внутриигровых событий, генерации видеоданных и развертывания моделей. Создавать модули ИИ для обнаружения внутриигровых событий на основе компьютерного зрения/аудио. Реализовывать конвейеры предварительной обработки данных и извлечения признаков. Обучать, валидировать и развертывать модели для топ-100–3000 игр. Проектировать конвейер очистки видео для улучшения качества игрового процесса. Сотрудничать с разработчиками SDK для оптимизации локального вывода. Обеспечивать низкую задержку и высокую точность вывода.
Практический опыт работы с ИИ и понимание жизненного цикла модели. Мультимодальная обработка данных (видео, аудио, метаданные). Строгие аналитические навыки и навыки отладки в критически важных с точки зрения производительности контекстах. Системный подход к масштабируемости, воспроизводимости и развертыванию.
Предварительные требования: Свободное владение C++ для высокопроизводительной реализации. Хорошее понимание основ машинного обучения (CNN, трансформеры, мультимодальное слияние). Опыт работы с OpenCV, PyTorch или TensorFlow для интеграции моделей. Опыт в области компьютерного зрения или классификации аудиособытий. Знакомство с методами управления наборами данных, маркировки и аугментации. Опыт работы с выводом в реальном времени и сжатием моделей для развертывания.
Joining Razer will place you on a global mission to revolutionize the way the world games. Razer is a place to do great work, offering you the opportunity to make an impact globally while working across a global team located across 5 continents. Razer is also a great place to work, providing you the unique, gamer-centric LifeAtRazer experience that will put you in an accelerated growth, both personally and professionally.
Job Responsibilities: Designs and implements AI components for in-game event recognition, multimodal learning, and model optimization. Develops CV and audio processing pipelines for automated dataset generation and labeling. Collaborates on training workflows for the top 100, 500, and 3000 games. Builds the video decluttering pipeline to filter irrelevant gameplay segments. Works closely with the Lead Engineer on model deployment optimization and SDK integration. Implements and maintains C++ modules for data acquisition, inference, and model serving. Focused on performance tuning and inference latency reduction for on-device intelligence.
Mission: Develop and optimize AI components for multimodal in-game event recognition, video dataset generation, and model deployment. Build AI modules for CV/audio-based in-game event detection. Implement data preprocessing and feature extraction pipelines. Train, validate, and deploy models across top 100–3000 games. Design video decluttering pipeline for gameplay quality refinement. Collaborate with SDK developers for on-device inference optimization. Ensure low-latency, high-accuracy inference performance.
Competencies: Applied AI engineering and model lifecycle understanding. Multimodal data processing (video, audio, metadata). Rigorous analytical and debugging skills in performance-critical contexts. Systematic approach to scalability, reproducibility, and deployment.
Pre-Requisites: Proficient in C++ for high-performance implementation. Solid understanding of ML fundamentals (CNNs, transformers, multimodal fusion). Experience with OpenCV, PyTorch, or TensorFlow for model integration. Background in computer vision or audio event classification. Familiarity with dataset management, labeling, and augmentation techniques. Experience with real-time inference and model compression for deployment.
Razer is proud to be an Equal Opportunity Employer. We believe that diverse teams drive better ideas, better products, and a stronger culture. We are committed to providing an inclusive, respectful, and fair workplace for every employee across all the countries we operate in. We do not discriminate on the basis of race, ethnicity, colour, nationality, ancestry, religion, age, sex, sexual orientation, gender identity or expression, disability, marital status, or any other characteristic protected under local laws. Where needed, we provide reasonable accommodations - including for disability or religious practices - to ensure every team member can perform and contribute at their best.
Are you game?
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 68 500 до 99 200
