AI/ML इंजीनियर — लेवल जनरेशन और सॉल्वर

भूमिका के बारे में

OutBrick के 2,000 बोर्ड में से हर एक को रिलीज़ से पहले एक सॉल्वर ने पूरा किया, ताकि किसी खिलाड़ी को कभी बंद रास्ता न मिले। यह पाइपलाइन आपकी होगी और आप इसे और आगे ले जाएँगे: ऐसे बोर्ड बनाना जो हल होने लायक होने के साथ दिलचस्प भी हों, उनकी कठिनाई की ग्रेडिंग करना, और ऐसे चाल-लक्ष्य तय करना जो सही लगें।

आप पर्सनलाइज़ेशन भी तलाशेंगे — बोर्ड के सामने बैठे खिलाड़ी के हिसाब से कठिनाई की गति तय करना — एक पक्की शर्त के साथ: OutBrick में कोई एनालिटिक्स SDK नहीं है और यह गेमप्ले डेटा इकट्ठा नहीं करता, इसलिए खिलाड़ी के हिसाब से बदलने वाली हर चीज़ डिवाइस पर ही चलनी चाहिए।

आप क्या करेंगे

• बोर्ड सॉल्वर और हर रिलीज़ हुए बोर्ड की उसकी जाँच की ज़िम्मेदारी लें और उसे आगे बढ़ाएँ
• नए चैप्टर के लिए प्रोसीजरल जनरेशन बनाएँ, कठिनाई की ग्रेडिंग और चाल-लक्ष्य तय करने के साथ
• गति और संकेतों के ऑन-डिवाइस पर्सनलाइज़ेशन पर रिसर्च करें, जिसमें कोई डेटा डिवाइस से बाहर न जाए
• टूल बनाएँ ताकि डिज़ाइनर खुद बोर्ड बना सकें, जाँच सकें और ट्यून कर सकें
• पाइपलाइन को दोहराने लायक और नतीजों को गैर-विशेषज्ञ के लिए समझाने लायक रखें

आप क्या लेकर आएँगे

• Swift, Python, C++ या Rust में मज़बूत सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग — और इन सबमें काम करने की इच्छा
• सर्च और प्लानिंग (A*, IDA*, प्रूनिंग के साथ BFS/DFS, कंस्ट्रेंट सॉल्विंग) या कॉम्बिनेटोरियल ऑप्टिमाइज़ेशन का अनुभव
• व्यावहारिक मशीन-लर्निंग अनुभव, डेटा से लेकर मूल्यांकन तक
• जब कोई सरल तरीका बेहतर हो, तो मॉडल के बजाय उसे चुनने की समझ

हो तो अच्छा

• गेम के लिए प्रोसीजरल कंटेंट जनरेशन का अनुभव
• Apple प्लेटफ़ॉर्म पर ऑन-डिवाइस ML (Core ML, Create ML, Metal)
• पज़ल, सर्च या PCG पर प्रकाशित पेपर, टॉक या ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट

हर शर्त पूरी नहीं करते? फिर भी आवेदन करें। हम ऐसे व्यक्ति से मिलना पसंद करेंगे जो इस काम में आगे बढ़ सके, बजाय उसे खो देने के।