Świadczenie usługi dla stanowiska Starszy Programista/ Provision of services for Senior Programmer

1. Przedmiot zapytania ofertowego (zwanego dalej Zapytaniem): Zapytanie dotyczy świadczenia usługi dla stanowiska Starszy programista (dalej: Usługa) na rzecz One More Level S.A. (dalej: Zamawiającym), w ramach projektu pt. "SmartNPC: pierwszy polski model GPT AI kompleksowego zarządzania bohaterami niezależnymi w grach wideo" dofinansowanego przez Polską Agencję Rozwoju Przedsiębiorczości nr wniosku FENG.01.01-IP.02-0211/25. 2. Zamawiający realizuje projekt badawczo-rozwojowy, którego celem jest opracowanie innowacyjnej technologii sterowania bohaterami niezależnymi (NPC) w grach akcji wykorzystując sieci neuronowe podobne do dużych modeli językowych (LLM), ale operujące na danych numerycznych o ruchu NPC a nie języku. 3. W celu opracowania ww. technologii Zamawiający będzie musiał skorzystać z usług wykonywanych przez Starszego programistę. Projekt będzie realizowany w ramach Etapu B+R w ramach którego zaangażowanie Starszego programisty przewidziane jest w okresie od ok. 17 sierpnia 2026 r. do 30 kwietnia 2029 r. Etap składać się będzie z 4 zadań projektowych (dalej: Zadania): Zadanie 1: Budowa architektury sieci neuronowej typu Transformer do sterowania NPC w symulatorze gry akcji na silniku Unreal 5: a. Wymagane zaangażowanie: średnio 168 godz./miesiąc w okresie od ok. 17 sierpnia 2026 r. do 30 listopada 2026 r. Za sierpień 2026 r. zaangażowanie przewidziane jest za pół miesiąca, z uwagi na rozpoczęcie świadczenia usługi ok. 17 sierpnia 2026 r. b. Zakres prac: • Przygotowanie struktury gry opartej na silniku Unreal Engine 5 na potrzeby budowy symulatora laboratoryjnego. Zadanie 2: Budowa wielkoskalowego modelu typu Transformer działającego w warunkach zbliżonych do rzeczywistych, wytrenowanego na danych z symulatora gry akcji: a. Wymagane zaangażowanie godzinowe: średnio 168 godz./miesiąc w okresie 1 grudnia 2026 r. - 31 października 2027 r. b. Zakres prac: • kompleksowe oprogramowanie sterowani ruchem gracza ludzkiego oraz 10 NPC w silniku Unreal Engine 5 z uwzględnieniem zmiennego środowiska poszczególnych wriantów map. Zadanie 3: Model typu Transformer na danych sterujących NPC w grze typu action: a. Wymagane zaangażowanie godzinowe: średnio 168 godz./miesiąc w okresie 1 listopada 2027 r. - 30 września 2028 r. b. Zakres prac: • Symulacja zachowan ataków specjalnych do treningu końcowego typu SFT, Supervised Fine Tuning. • Symulacja modelem z zadania 2 w celu wytworzenia par zachowań pożądane-niepożądane do fine-tuningu typu alignment, w którym uczy się LLM realizować tylko zachowania pożądane). Zadanie 4: Redukcja wielkości modelu oraz testy w warunkach rzeczywistych modelu typu Transformer sterującego NPC w grze: a. Wymagane zaangażowanie godzinowe: średnio 168 godz./miesiąc w okresie 1 października 2028 r. - 30 kwietnia 2029 r. b. Zakres prac: • Rozwinięcie metod redukcji typu numerycznego z float16 do bitowego z zakresu 2-8 bitów dla modelu LLM sterującego NPC • Opracowanie metod inferencji (dokonywania predykcji) modelu o skwantowanej architekturze grze Swift • Opracowanie zapisu modeli skwantowanych w formie kompatybilnej z mechanizmem ONNX importu modelu w grze Swift • Opracowanie szybkich mechanizmów transformat (standaryzacji i normalizacji) danych dla modeli LLM i XAI w locie, w czasie działania gry Swift. ====== 1. The subject of the request for quotation (hereinafter: the Request): The Request concerns the provision of a service for the position of Senior Programmer (hereinafter: the Service) for One More Level S.A. (hereinafter: the Ordering Party), under the project entitled "SmartNPC: the first Polish GPT AI model for comprehensive management of non-player characters in video games" co-financed by the Polish Agency for Enterprise Development, application no. FENG.01.01-IP.02-0211/25 2. The Ordering Party is carrying out a research and development project aimed at developing an innovative technology for controlling non-player characters (NPC) in action games using neural networks similar to large language models (LLM), but operating on numerical data on NPC movement rather than on language. 3. In order to develop the above technology, the Ordering Party will need to use services performed by the Senior Programmer. The project will be carried out within the R&D Stage, under which the involvement of the Senior Programmer is planned for the period from approx. 17 August 2026 to 30 April 2029. The Stage will consist of 4 project tasks (hereinafter: the Tasks): Task 1: Development of a Transformer-type neural network architecture for controlling NPCs in an action game simulator on the Unreal 5 engine: a. Required involvement: on average 168 hours/month in the period from approx. 17 August 2026 to 30 November 2026. For August 2026, the involvement is planned for half a month, due to the commencement of the Service around 17 August 2026. b. Scope of work: • Preparation of the game structure based on the Unreal Engine 5 engine for the purposes of building a laboratory simulator. Task 2: Development of a large-scale Transformer-type model operating in near-real conditions, trained on data from the action game simulator: a. Required hourly involvement: on average 168 hours/month in the period 1 December 2026 - 31 October 2027. b. Scope of work: • Comprehensive programming of movement control for the human player and 10 NPCs in the Unreal Engine 5 engine, taking into account the variable environment of individual map variants. Task 3: Transformer-type model on data controlling NPCs in an action game: a. Required hourly involvement: on average 168 hours/month in the period 1 November 2027 - 30 September 2028. b. Scope of work: • Simulation of special attack behaviors for final-stage SFT (Supervised Fine-Tuning) training. • Simulation using the model from Task 2 in order to generate desired–undesired behavior pairs for alignment-type fine-tuning, in which the LLM is trained to perform only the desired behaviors Task 4: Reduction of the model size and real-world testing of the Transformer-type model controlling NPCs in the game: a. Required hourly involvement: on average 168 hours/month in the period 1 October 2028 - 30 April 2029. b. Scope of work: • Development of methods for numerical-type reduction from float16 to bit-level precision in the range of 2–8 bits for the LLM model controlling the NPCs. • Development of inference (prediction) methods for the quantized-architecture model within the Swift game. • Development of a storage format for quantized models compatible with the ONNX model-import mechanism used in the Swift game. • Development of fast data transformation mechanisms (standardization and normalization) for LLM and XAI models on the fly, during runtime of the Swift game. Detailed rules descibed in Request for Quotation.