Resumen: Buscamos un/a pasante curioso/a y con conocimientos técnicos para construir el futuro de las pruebas automatizadas, entrenando un modelo de aprendizaje automático mediante aprendizaje por refuerzo en un entorno de apoyo. Aspectos destacados: 1. Colaborar en un entorno Unity ML-agents integrado en la base de código del juego. 2. Diseñar una IA capaz de ver el juego y decidir los mejores movimientos para superar los niveles. 3. Entrenar un agente para superar con éxito diversos niveles del juego. Buscamos un/a pasante curioso/a y con conocimientos técnicos que nos ayude a construir el futuro de las pruebas automatizadas. En este puesto, colaborarás en el entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático para dominar Angry Birds Friends mediante aprendizaje por refuerzo, lo que permitirá realizar pruebas de regresión automatizadas y validación de niveles. Formarás parte de un entorno de apoyo donde el desarrollo de videojuegos se encuentra con el aprendizaje automático. Se trata de unas prácticas remuneradas de 6 meses, con inicio preferente en junio de 2026. Ten en cuenta que no se ofrece apoyo para reubicación ni para trámites de visado en los puestos de prácticas. El equipo está ubicado en Barcelona, España, y trabaja en modalidad híbrida, con 2 días presenciales en la oficina. ### **Tendrás impacto y disfrutarás del trabajo al:** * Colaborar con nuestro equipo para configurar un entorno Unity ML-agents integrado directamente en nuestra base de código del juego (Unity). * Diseñar cómo ve nuestro sistema de IA el juego y cómo decide los mejores movimientos para superar los niveles. * Entrenar un agente para superar con éxito diversos niveles, comenzando con una prueba de concepto y escalando hasta una implementación a escala productiva. * Integrar tus sistemas de IA en nuestra canalización CI/CD para ayudarnos a probar la dificultad de los niveles. * Compartir tus hallazgos mediante documentación clara y presentaciones que fomenten el aprendizaje conjunto. * Experimentar con Python y PyTorch para optimizar el aprendizaje y el rendimiento de los agentes. ### **Experiencia y habilidades que buscamos:** * Estar matriculado/a actualmente en un programa de Ciencias de la Computación o Ingeniería del Software (grado o máster). * Tener soltura con C# y Python. * Conocimientos sobre los conceptos del aprendizaje por refuerzo (algoritmos de RL, funciones de recompensa, bucles de entrenamiento). * Ser un/a resolutor/a natural de problemas, con gusto por depurar sistemas complejos e iterar sobre nuevas ideas. * Ser un/a aprendiz autónomo/a, dispuesto/a a sumergirse en un proyecto con la guía de apoyo de un mentor. * Excelentes habilidades comunicativas en inglés para compartir ideas y conceptos técnicos con el equipo. ### **Sería un plus si también cuentas con las siguientes habilidades:** * Experiencia previa experimentando con Unity, ya sea en proyectos académicos o simplemente por diversión. * Experiencia práctica con Unity ML-agents u otros marcos de aprendizaje por refuerzo. * Conocimientos sobre flujos de trabajo con Git o interés por el funcionamiento de CI/CD. * Pasión por los videojuegos; ¡y será un gran plus si ya has lanzado algunas aves en tu vida! Si te entusiasma esta oportunidad, envía tu solicitud (en inglés) a través de nuestro portal de empleo antes del **15 de marzo de 2026**. Revisamos las solicitudes conforme van llegando y podríamos cerrar la oferta tan pronto como encontremos al candidato ideal, así que ¡aplica ahora y da el primer paso para unirte a nuestro equipo en Rovio! ¡Esperamos poder hablar contigo!