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ML Engineer [Data Scientist]
Opportunité de Carrière : ML Engineer chez Burny Games
Présentation de l’Entreprise
Burny Games est une entreprise ukrainienne innovante spécialisée dans le développement de jeux mobiles de puzzle. Son ambition est claire : offrir des expériences de jeu de haute qualité qui stimulent l’esprit des joueurs chaque jour. En seulement deux ans, Burny Games a su convaincre avec le lancement de deux jeux à succès, attirant plus de 8 millions de joueurs à travers le monde.
Mission et Valeurs
La société cultive une culture de prise de décision basée sur des données précises, ce qui lui permet d’évoluer continuellement. Elle se concentre sur la simplicité, la créativité et l’exploration de nouvelles solutions efficaces.
Détails du Poste
Titre du poste : ML Engineer [Data Scientist]
Localisation : Ukraine
Date de publication : 5 Juin 2025
Environnement de Travail
– **Genres de Jeux** : Puzzle, Casual
– **Plateformes** : Mobile, iOS, Android, Réseaux sociaux
– **Effectif de l’Équipe** : 100+ employés
Responsabilités Clés
– Diriger la conception et le développement de systèmes de segmentation et de personnalisation des joueurs.
– Architecturer et construire des pipelines ML de bout en bout.
– Collaborer avec les équipes produit, ingénierie et analytique pour intégrer la personnalisation basée sur le ML dans les jeux.
– Rester à la pointe de la recherche en apprentissage contextuel, apprentissage par renforcement et systèmes de recommandation.
Profil Recherché
Le candidat idéal doit posséder :
– Plus de 7 ans d’expérience en apprentissage automatique, avec au moins 2 ans dans la construction de systèmes de recommandation ou de solutions d’apprentissage par renforcement.
– Une connaissance théorique et pratique des bandits contextuels et de l’inférence causale est essentielle.
– Compétences en architecture, développement et déploiement de systèmes ML à l’échelle, idéalement dans le domaine du jeu vidéo.
– Maîtrise de Python et des frameworks ML comme TensorFlow ou PyTorch.
Éléments Complémentaires :
- Expérience avec des technologies de big data ou des pratiques ML-Ops.
- Contributions à des projets open source ou recherche académique en systèmes de recommandation.
Ce Que Nous Offrons
– Rémunération complète durant les vacances et les congés maladie (20 jours de vacances, 22 jours de maladie).
– Assurance médicale.
– Horaires de travail flexibles.
– Accès à un centre de formation et à une bibliothèque de ressources d’apprentissage.
Processus de Recrutement
Le recrutement comprend plusieurs étapes allant de l’examen du CV à des entretiens avec des responsables de l’entreprise, se concluant par une offre d’emploi.
Conclusion
Si vous partagez les valeurs et les ambitions de Burny Games et aspirez à rejoindre une équipe dynamique et professionnelle, n’hésitez pas à postuler dès maintenant.
📅 Date de publication de l’offre : Thu, 05 Jun 2025 22:56:34 GMT
🏢 Entreprise : Burny Games
📍 Lieu : Украина
💼 Intitulé du poste : ML Engineer [Data Scientist]
💶 Rémunération proposée :
📝 Description du poste : Join Burny Games — a Ukrainian company that creates mobile puzzle games.🔥 Our mission: to challenge players’ minds every day with innovative, high-quality gaming experiences.What makes us proud?
- In just two years, we’ve launched two successful mobile games worldwide:
and . We have paused some projects to focus on making our games better and helping our team improve. * Our games have been enjoyed by over 8 million players worldwide, and we keep attracting more players.
- We’ve created a culture where we make decisions based on data, which helps us grow every month.
- We believe in keeping things simple, focusing on creativity, and always searching for new and effective solutions.
What are you working on?
- Genres: Puzzle, Casual
- Platforms: Mobile, iOS, Android, Social
🚀 Top Titles:
🎨 Colorwood Sort – #1 sorting game
📝 Colorwood Words – made in 71 days
🧩 Colorwood Blocks – unique art & gameplay
Playdoku – our first top gameTeam size and structure?100+ employeesOur ideal candidate should have:
- 7+ years of machine learning experience with at least 2 years building recommender systems or reinforcement learning solutions.
- Strong theoretical and practical knowledge of one of contextual bandits, exploration-exploitation trade-offs, causal inference, and sequence modeling is mandatory.
- Proven ability to architect, develop, and deploy production-scale ML systems, preferably within gaming or digital products.
- Proficient in Python and ML frameworks like TensorFlow or PyTorch, with strong software engineering discipline.
- Experience with cloud infrastructure (preferably GCP), containerization (Docker/Kubernetes), and scalable data pipelines.
- Familiarity with online learning systems, real-time inference, and low-latency model deployment
- Excellent communication skills to clearly convey complex ML concepts to technical and non-technical stakeholders.
- Proactive, entrepreneurial mindset, comfortable owning and driving an ML track end-to-end.
Will Be a Plus
- Experience with Bayesian bandits or causal reinforcement learning.
- Familiarity with big data technologies.
- Prior exposure to game development.
- Contributions to open source or academic research in bandits or recommender systems.
- Understanding or experience with ML-Ops practices.
Key Responsibilities:
- Lead the design and development of fine-grained player segmentation and personalization systems [also known as microsegmentation].
- Architect and build the end-to-end ML pipelines owning this track from the ground up.
- Collaborate cross-functionally with product, engineering, and analytics teams to embed ML-driven personalization into live games, improving retention, ARPU, and engagement.
- Stay at the forefront of research in contextual bandits, reinforcement learning, causal ML, and recommender systems, translating innovations into practical solutions.
What we offer:
- 100% payment of vacations and sick leave [20 days vacation, 22 days sick leave], medical insurance.
- A team of the best professionals in the games industry.
- Flexible schedule [start of work from 8 to 11, 8 hours/day].
- L&D center with courses.
- Self-learning library, access to paid courses.
- We provide the necessary hardware for work.
The recruitment process:CV review → Interview with Talent Acquisition Manager → Interview with Head of Analytics → Interview with CPO & CEO → Job offer.If you share our goals and values and are eager to join a team of dedicated professionals, we invite you to take the next step.
🔎 Offre d’emploi vérifiée et enrichie selon la ligne éditoriale de l’Association Artia13 : éthique, inclusion, transparence et vigilance contre les annonces trompeuses.
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