Riot数据科学家结合他们在数据处理、自动化、机器学习（“ML”）、人工智能（“AI”）和实验设计方面的广泛技术专长，以提供决策依据并开发数据驱动的产品。作为一名高级数据科学家，您将深入参与游戏开发各个领域的项目，并直接影响Riot的在线游戏。您将在跨团队范围内工作，贡献产品愿景，提供技术设计建议，并为我们最重要的数据应用设计数据集和模型。
作为Valorant数据运营团队的数据科学家，您将回答“数据如何帮助我们在发布时及之后提供最佳玩家体验？”您将使用预生产数据集和模拟帮助设计师回答他们最细致的游戏问题。您将构建生产质量的ML模型，用于技能估计、游戏理解、匹配、个性化等。您将与制作人、游戏设计师、分析师和工程师合作——直接在游戏团队中以及与共享平台团队合作。您将直接向Valorant工作室的数据科学经理汇报。
职责
- 使用机器学习构建产品或提供决策依据，直接改善玩家或粉丝体验
- 深入了解我们游戏中与技能相关问题的全貌，发现新的产品机会，并在技能系统的背景下建立实验和评估成功的最佳实践
- 拥有ML和AI迭代循环，包括数据集创建、特征工程、技术发现和原型设计、模型调优和模型管理
- 为游戏开发构建ML和AI工具和产品，与利益相关者和工程师合作设计和部署仪表板、网络应用、预测和模拟
- 通过识别现有能力的新应用以及全新的技术方法来解决关键游戏和业务问题，不断改进我们的数据科学实践
- 与游戏制作人、设计师、QA、产品经理和工程师建立关系，确保面向ML的游戏功能能够成功发布
- 向非技术合作伙伴和合作者展示数据产品
必备资格
- 从需求收集到现场部署，具备完整解决方案交付经验，亲自负责设计、编码、测试和发布
- 之前在大型多人在线游戏中从事基于技能的匹配系统（或优化玩家体验）方面的经验
- 拥有机器学习、AI、统计学、数学或相关计算机科学/定量领域的硕士学位，或同等的专业经验（例如，本科学位加3年专业经验等）
- 在游戏或娱乐领域拥有2年以上应用数据产品的经验
- 精通Python和SQL
- 精通机器学习框架，如tensorflow、torch、scikit-learn或Spark MLlib
- 具备在线实验的设计、实施和分析经验
- 具备大规模开发和部署机器学习模型的经验
- 能够有效地向多样化和非技术观众讲述数据故事
期望资格
- 之前在大型多人在线游戏中从事基于技能的匹配系统（或优化玩家体验）方面的经验
- 具备大规模设计和实施在线服务和功能的经验
- 具备使用大数据平台如Spark和Airflow的经验
- 在实际应用中具备现代深度学习框架的经验
- 熟悉游戏开发引擎、工具和流程
- 对格斗游戏类型有经验/热情
对于这个角色，您将通过工艺专长、协作精神和优先考虑玩家愉悦的决策来获得成功。我们将关注您的过去学习、经验以及您与游戏的个人关系。如果您体现了玩家同理心并关心玩家体验，这可能就是您的角色！
我们的福利
Riot注重工作/生活平衡，通过我们的开放带薪休假政策和其他福利如灵活的工作时间表来体现。我们提供医疗、牙科和人寿保险，为您、您的配偶/伴侣和子女提供育儿假，以及公司匹配的401k。请查看我们的福利页面以获取更多信息。
在Riot Games，我们将玩家放在首位。这一使命驱动着我们在创造更好玩家体验的游戏和体验的每一个决策。无论您是直接参与新的玩家体验还是支持整个公司，Riot的每个人都是我们使命的一部分。就像在我们的游戏中一样，我们在一起工作时会更好。我们的目标是创建协作团队，让您每天都能带来独特的视角。如果这听起来像您想工作的地方，我们期待您的申请。
我们的政策是为所有申请者和Riot Games, Inc.的成员提供平等的就业机会。Riot Games为残疾和残障员工提供合理的便利，并且不因种族、肤色、宗教、性别、性取向、性别认同或表达、国籍、年龄、残疾、退伍军人身份、婚姻状况、犯罪历史或任何其他受适用联邦和州法律保护的类别而非法歧视。我们根据适用的联邦、州和地方法律，包括加州公平机会法案、洛杉矶市公平机会招聘条例、洛杉矶县雇主公平机会条例、旧金山公平机会条例和华盛顿公平机会法案，考虑所有合格的申请者，包括那些有犯罪历史的申请者。
职责
根据洛杉矶县公平机会条例，以下核心职责可能成为与相关犯罪历史的候选人被取消资格的依据：
- 保护公司机密和敏感数据
- 与他人沟通，包括Riot员工和第三方如供应商和/或玩家，包括未成年人
- 访问公司资产、安全数字系统和网络
- 确保玩家和其他Riot员工的互动环境安全
这些职责直接关系到我们组织内的基本运营、安全、信任和合规义务。请注意，工作职责可能会根据业务需要而演变，并可能根据需要分配额外的责任以保持运营效率和安全。
