О позиции
Мы ищем опытного Data Scientist для присоединения к команде 365Scores, которая разрабатывает платформу для более чем 60 миллионов пользователей. Эта роль предлагает уникальную возможность работать с реальными данными и разрабатывать масштабируемые ML-системы в продакшене.
Чем вы будете заниматься
- Разработка и внедрение масштабируемых ML-систем для обработки спортивных данных в реальном времени.
- Работа с алгоритмами математической оптимизации для улучшения бизнес-процессов.
- Применение знаний о причинно-следственных связях для анализа данных.
- Сотрудничество с командой разработки для интеграции ML-решений в продукт.
- Обеспечение качества и надежности ML-моделей в продакшене.
- Участие в обсуждении новых идей и подходов к обработке данных.
Требования
- Опыт работы в Data Science и ML более 5 лет с бизнес-ориентированными кейсами.
- Глубокие знания в области математической оптимизации.
- Знания в области причинно-следственного анализа.
- Опыт работы с MLOps и производственными ML-системами.
- Хороший уровень английского языка (B2 или выше).
Будет плюсом
- Опыт работы с реальными данными и системами в реальном времени.
- Знания в области спортивной аналитики.
Что мы предлагаем
- Конкурентоспособная зарплата в диапазоне 6000-6500$ в месяц.
- Гибкий график и возможность удаленной работы.
- Работа в команде профессионалов в области технологий и спорта.
- Поддержка в оформлении необходимых документов для трудоустройства в Польше.
- Возможности для профессионального роста и развития.
Вакансия предлагает интересные возможности для опытных специалистов в области Data Science. Однако, есть ограничения по географии, что может снизить количество потенциальных кандидатов.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения, таких как градиентный бустинг и нейронные сети, с опытом их применения на Python с использованием библиотек, таких как TensorFlow или PyTorch.
Способность работать независимо в удаленном режиме, эффективно управляя своим временем и приоритизируя задачи, чтобы достигать целей в условиях ограниченных сроков.
Опыт в области математической оптимизации и причинно-следственного анализа, позволяющий принимать обоснованные решения на основе анализа спортивных данных и их влияния на результаты.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости SportsTech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев