CE QUI NOUS REND EPIC ?

Au cœur du succès d'Epic se trouvent des personnes talentueuses et passionnées. Epic est fière de créer un environnement collaboratif, accueillant et créatif. Que ce soit en développant des jeux primés ou en concevant une technologie de moteur qui permet à d'autres de créer des expériences interactives visuellement impressionnantes, nous innovons constamment. Faire partie d'Epic, c'est rejoindre une équipe qui s'efforce continuellement de faire ce qui est juste pour sa communauté et ses utilisateurs. Nous repoussons sans cesse les limites du développement des moteurs et des jeux.

PROGRAMMATION – EPIC RESEARCH

Ce que nous faisons

Epic Research mène des recherches de pointe en apprentissage automatique, en intelligence artificielle, en animation de personnages et en humains numériques. Nous collaborons avec des universités de renom et des équipes produit pour intégrer ces avancées technologiques à des jeux comme Fortnite, à Unreal Engine et MetaHuman, ainsi qu’aux outils utilisés au quotidien par les créateurs.

STAGE DE RECHERCHE EN APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE CHEZ EPIC GAMES

Ce que vous ferez

Epic Games recherche des doctorants actuels et de récents diplômés au doctorat (diplômés depuis 12 mois ou moins) pour des stages de recherche rémunérés axés sur l’apprentissage automatique de pointe au sein de son écosystème. Epic conçoit Unreal Engine, un outil qui propulse la création dans de nombreux domaines, en plus d’éditer certains des jeux les plus populaires au monde, comme Fortnite et Rocket League. Grâce à ces produits, la recherche en apprentissage automatique chez Epic touche quotidiennement des millions de créateurs et de joueurs. L’intelligence artificielle transforme l’industrie du jeu vidéo, et Epic Research, sous la direction de Lucia Specia et Michael Black, se trouve au cœur de cette évolution. Nous cherchons des stagiaires talentueux qui souhaitent y prendre part.

Ce dont vous serez responsable

Vous travaillerez aux côtés de notre équipe de chercheurs et de développeurs, au croisement de la vision par ordinateur, du traitement du langage naturel et de la parole, des agents incarnés et de la création de jeux vidéo. Vous développerez des modèles d’apprentissage automatique de pointe dans divers domaines. Vos sujets de recherche pourront notamment porter sur :

Personnages interactifs propulsés par l’IA : LLM pour les personnages conversationnels, systèmes de mémoire, évaluations automatisées, animation, etc.
Agents de jeu : vision-langage-action, agents basés sur l’état du jeu, etc.

Suivi 3D de personnes et d’objets

Apprentissage par renforcement pour les comportements incarnés

Systèmes vocaux et agents conversationnels

Création de mondes et génération de logique de jeu : modèles vidéo, création de scènes 2D à 3D, etc.
Développement de jeux assisté par l’IA, par exemple la prochaine génération de l’assistant pour développeurs d’Epic pour UE et UEFN
Intelligence incarnée et physique, incluant l’interaction entre les personnes et les objets

Modèles de diffusion multimodaux

Sécurité des joueurs : alignement de l’IA, modération de contenu, etc.
Amélioration de l’expérience utilisateur : recommandations personnalisées de jeux, représentation du jeu, détection du pourriel, etc.
Localisation de contenu : traduction (multimodale), assurance qualité, etc.

Distillation de modèles pour des performances en temps réel

Ce que nous recherchons

Doctorat en cours ou obtenu au cours des 12 derniers mois en informatique, en mathématiques, en IA ou dans un domaine connexe
Publications figurant dans des conférences ou revues spécialisées de premier plan
Expérience dans la mise en œuvre d’algorithmes d’apprentissage profond pour la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel ou le traitement de la parole et de l’audio
Connaissance pratique des méthodes d’apprentissage automatique de pointe, comme les Transformers, les modèles de diffusion et l’apprentissage par renforcement
Expérience avec le post-entraînement de modèles fondations, incluant le réglage fin supervisé (SFT), l’apprentissage par préférences et l’apprentissage par renforcement