APLIKIMI
Për të aplikuar për këtë pozicion në industrinë e lojërave, zakonisht kërkohet një profil i caktuar arsimor dhe grup aftësish relevante. Shumica e pozicioneve kërkojnë një diplomë në fusha të tilla si shkenca kompjuterike, statistika ose matematikë. Është thelbësore të keni një bazë solide në gjuhët e programimit si Python ose R, së bashku me aftësinë në manipulimin e të dhënave, analizën dhe machine learning. Për më tepër, të kuptuarit e industrisë së lojërave, duke përfshirë sjelljen e lojtarëve, strategjitë e monetizimit dhe mekanikave, është e dobishme.
Ju duhet të shfaqni një portofolio projektesh relevante, të cilat mund të prezantohen nëpërmjet një faqe interneti personale, GitHub ose CV-së së mirëorganizuar. Këto projekte duhet të nxjerrin në pah aftësinë tuaj për të nxjerrë njohuri nga të dhënat, për të aplikuar teknikat e machine learnind dhe për të ofruar rekomandime të zbatueshme. Aftësitë e buta, duke përfshirë komunikimin, zgjidhjen e problemeve dhe aftësinë për të punuar në ekipe ndërfunksionale, vlerësohen gjithashtu shumë sepse Shkencëtarët e të Dhënave shpesh duhet t’i përcjellin gjetjet e tyre individëve jo teknikë dhe të bashkëpunojnë në mënyrë efektive me departamente të ndryshme brenda një kompanie. Për më tepër, qëndrimi i përditësuar mbi përditësimet e fundit në shkencën e të dhënave dhe teknologjinë e lojërave përmes të mësuarit të vazhdueshëm, konferencave dhe certifikatave përkatëse mund të rrisë më tej kualifikimet tuaja për këtë rol.
INTERVISTA
Procesi i intervistës zakonisht përbëhet nga disa raunde që vlerësojnë aftësitë tuaja teknike dhe ato të buta. Meqenëse ky pozicion përfshin bashkëpunimin me ekipe të shumta, paneli i intervistës mund të përfshijë Rekrutuesin, Shkencëtarë të tjerë të të Dhënave, Zhvillues, Menaxherët e Produkteve dhe përfaqësues nga ekipi i Marketingut. Në raundet fillestare, ata mund të bëjnë diskutime rreth aftësive dhe përvojës suaj. Raundet pasuese shpesh përfshijnë vlerësime teknike, ku mund t’ju jepen probleme të lidhura me të dhënat për t’i zgjidhur, duke vlerësuar aftësinë tuaj për të punuar në ekip dhe për të komunikuar në mënyrë efektive. Mund t’ju kërkohet gjithashtu të diskutoni projektet e mëparshme dhe të shpjegoni qasjen tuaj ndaj zgjidhjes së problemeve dhe analizës së të dhënave. Pyetjet më të zakonshme të intervistës përfshijnë:
- A mund të shpjegoni ndryshimet midis machine learning të mbikëqyrur dhe të pambikëqyrur dhe të jepni shembuj se si ato mund të përdoren në kontekstin e lojërave?
- Si do t’i qaseni një projekti që synon përmirësimin e mbajtjes së lojtarëve në një lojë në celular? Çfarë të dhënash do të mblidhnit dhe çfarë analizash, modelesh dhe algoritmesh do të përdornit?
- Përshkruani një problem sfidues i cili lidhet me të lidhur me të dhënat që keni hasur në një rol të mëparshëm dhe si e keni zgjidhur atë.
- Cilat gjuhë dhe mjete programimi preferoni për analizën e të dhënave dhe pse?
- Si i trajtoni problematikat e paragjykimit dhe drejtësisë në modelet e machine learning, veçanërisht në kontekstin e dizajnit të lojës dhe eksperiencës së lojtarit?
DETYRA TEKNIKE
Detyra teknike zakonisht vlerëson aftësitë tuaja praktike në analizën e të dhënave, machine learning dhe zgjidhjen e problemeve. Këto detyra mund të ndryshojnë në kompleksitet, por janë krijuar për të vlerësuar aftësinë tuaj për të punuar me të dhëna të botës reale, për të ofruar njohuri vepruese ose për të ndërtuar modele parashikuese.
Për shembull, në një detyrë teknike tipike, mund t’ju jepet një grup të dhënash të cilat lidhen me sjelljen e lojtarit në një lojë ose blerje virtuale të artikujve. Mund t’ju kërkohet të kryeni detyra të tilla si përgatitja e të dhënave për përpunim, analiza eksploruese e të dhënave dhe inxhinieria e veçorive. Për më tepër, mund t’ju kërkohet të zhvilloni një model parashikues, të tillë si një model që parashikon nëse një lojtar do të largohet nga loja dhe gjithashtu do të paraqesë gjetjet tuaja, duke përfshirë performancën e modelit dhe rekomandimet për mbajtjen e lojtarit. Në detyra më komplekse, mund t’ju paraqitet një problem specifik në lidhje me dizajnin e lojës, monetizimin ose eksperiencën e lojtarit dhe t’ju kërkohet të krijoni një analizë të përshtatshme të të dhënave ose një qasje të machine learning për ta adresuar atë. Në këtë rast, pritet që të shpjegoni pse zgjodhët një algoritëm të veçantë të machine learning dhe si do të vlerësonit saktësinë e modelit të zgjedhur.
