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Información general

Ubicaciones: Vancouver, British Columbia, Canada 
  • Lugar: Edmonton
  • Estado: Alberta
  • País: Canada

  • Lugar: Kirkland
  • Estado: Washington
  • País: United States of America

  • Lugar: Los Angeles - Chatsworth
  • Estado: California
  • País: United States of America

  • Lugar: Orlando
  • Estado: Florida
  • País: United States of America


ID del rol
211193
Tipo de trabajador
Regular Employee
Estudio/Departamento
EA Studios - Quality Verification
Acuerdo de trabajo flexible
Hybrid

Descripción y requisitos

Electronic Arts crea experiencias de entretenimiento increíbles que inspiran a personas jugadoras y fans de todo el mundo. Aquí, todo el mundo es parte de la historia. Parte de una comunidad que conecta a gente de todo el mundo. Un lugar en el que la creatividad prospera, se invita a nuevas perspectivas y las ideas importan. Un equipo en el que todo el mundo hace posible el juego.

The ATOM team builds the future of AI for testing games. As a Machine Learning Engineer reporting to the Director of AI, you will fulfill high-impact applied research goals and help us bring EA's games to life. Your mission is to discover and evaluate AI methods that increase the velocity and quality of next-generation interactive experiences. Our team impacts every title in EA's portfolio, and you will work with all types of AI technology to improve our titles.


Responsibilities

  • Prototype, train, and ship AI tools that improve game testing efficiency, such as autonomous play-testing agents, test-case generation, anomaly/bug detection, and bug triaging.

  • Translate ATOM's technology roadmap into experiments and deliverables, with support from lead and senior ML scientists

  • Build reliable data pipelines from gameplay logs, video/frames, and telemetry; ensure data quality, labelling strategies, and reproducibility.

  • Stay up-to-date on advancements in deep learning and GenAI through self-study, internal workshops, and external conferences.

  • This job is onsite of hybrid remote/in-office (3 days/week).

Qualifications

  • BSc degree in Computer Science, Engineering or Mathematics, or equivalent experience.

  • 3+ years of experience spanning across the entire ML lifecycle (frame, gather/curate data, model, evaluate, deploy, observe)

  • Fluent in Python and major ML frameworks (e.g., PyTorch) and skill with software development practices.

  • Experience training models at scale (multi-GPU or distributed), strong understanding of ML fundamentals, MLOps, and best practices (e.g., reproducibility).

Preferences

  • Graduate degree in Computer Science, Engineering, Mathematics, or related discipline.

  • Experience with: Reinforcement/Imitation Learning, Computer Vision (for video), Agents/LLMs, Uncertainty Quantification, Out-of-distribution detection.

  • Experience with Distributed ML (e.g., DeepSeed).



Acerca de Electronic Arts
Nos llena de orgullo tener una extensa cartera de juegos y experiencias, ubicaciones por todo el mundo y oportunidades en EA. Valoramos la adaptabilidad, la resiliencia, la creatividad y la curiosidad. Desde un liderazgo que saca tu potencial hasta la creación de un espacio para aprender y experimentar, te animamos a hacer un trabajo fantástico y buscar oportunidades de crecimiento.

Adoptamos un enfoque integral con nuestros programas de beneficios, centrándonos en el bienestar físico, emocional, financiero, profesional y de la comunidad para apoyar una vida equilibrada. Nuestros paquetes están personalizados para satisfacer las necesidades locales y pueden incluir seguro médico, apoyo para el bienestar mental, plan de pensiones, días libre pagados, permisos familiares, juegos gratuitos y mucho más. Fomentamos entornos en los que nuestros equipos siempre pueden dar lo mejor de sí mismos en lo que hacen.

Electronic Arts ofrece igualdad de oportunidades. Todas las decisiones laborales se toman sin tener en cuenta la raza, el color de piel, el país de origen, la ascendencia, el sexo, el género, la identidad de género o su expresión, la orientación sexual, la edad, la información genética, la religión, la discapacidad, las enfermedades, los embarazos, el estado civil, la situación familiar, la situación militar o cualquier otra característica que quede bajo el amparo de la ley. También tenemos en cuenta solicitudes cualificadas con antecedentes penales, de conformidad con la ley vigente. Además, EA adapta el espacio de trabajo para gente cualificada con discapacidades según lo que exige la ley.