Categorías
···
Entrar / Registro
Resumen: Buscamos un pasante curioso 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 colaborativo donde el desarrollo de juegos se encuentra con el aprendizaje automático. Aspectos destacados: 1. Colaborar en la configuración de un entorno Unity ML-agents en la base de código del juego 2. Diseñar una IA para superar niveles e integrarla en la canalización CI/CD 3. Experimentar con Python y PyTorch para optimizar el aprendizaje del agente Estamos buscando un pasante curioso y con conocimientos técnicos que nos ayude a construir el futuro de las pruebas automatizadas. En este puesto, ayudarás a entrenar 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 colaborativo donde el desarrollo de juegos se encuentra con el aprendizaje automático. Se trata de una pasantía remunerada 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 pasantía. El equipo está ubicado en Barcelona, España, y trabaja en modo híbrido, con 2 días presenciales en la oficina. ### **Tendrás impacto y disfrutarás del trabajo mediante:** * Colaborar con nuestro equipo para configurar un entorno Unity ML\-agents integrado directamente en nuestra base de código del juego (Unity). * Diseñar cómo percibe el juego nuestra IA y cómo toma decisiones sobre los mejores movimientos para superar 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 nos permitan aprender juntos. * Experimentar con Python y PyTorch para optimizar cómo aprenden y desempeñan sus funciones los agentes. ### **Experiencia y habilidades que buscamos:** * Estar actualmente matriculado en un programa de Ciencias de la Computación o Ingeniería de Software (grado o máster). * Sentirse cómodo con C\# y Python. * Conocimientos básicos de los conceptos del aprendizaje por refuerzo (algoritmos de RL, funciones de recompensa, bucles de entrenamiento). * Ser un solucionador natural de problemas, disfrutar depurando sistemas complejos e iterando sobre nuevas ideas. * Ser un aprendiz autónomo, dispuesto a sumergirse en un proyecto con la orientación y apoyo de un mentor. * Excelentes habilidades comunicativas en inglés para compartir tus ideas y conceptos técnicos con el equipo. ### **Sería un plus si también tienes 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. * Familiaridad con flujos de trabajo de Git o interés por comprender cómo funciona CI/CD. * Pasión por los videojuegos, y será un gran plus si ya has lanzado algunas aves en tu tiempo libre! 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 vacante tan pronto como encontremos al candidato adecuado, así que ¡aplica ahora y da el primer paso para unirte a nuestro equipo en Rovio! ¡Esperamos hablar contigo!
