Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ML-gesteuerte Features für Casino-Spiele und optimiere bestehende Empfehlungssysteme.
- Unternehmen: Internationale Produktfirma im Glücksspielsektor mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Wellness-Programme, 21 Urlaubstage und berufliche Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Stabile Umgebung mit hervorragenden Karrierechancen in der iGaming-Branche.
- Warum dieser Job: Arbeite an bahnbrechenden Technologien und beeinflusse das Spielerlebnis weltweit.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenwissenschaft und Kenntnisse in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
We're an international product company in the gambling sector.
Zing Brain AIpersonalizes casino content in real time using advanced machine learning, helping operators boost player engagement, retention, and ultimately revenue.
Our mission is to empower gambling businesses worldwide by streamlining their operations and elevating the player experience with groundbreaking features.
WHO WE'RE LOOKING FOR
At Zingbrain, we build real-time personalization systems for i Gaming platforms.
Our models operate in production, influencing what each user sees — from game recommendations to sportsbook event suggestions — based on live behavioral, transactional, and contextual data.
We’re looking for a Senior Data Scientist to join our team and help us in the following areas:
Develop ML-driven features for casino games using supervised learning (regression, ranking, classification)
- Maintain and enhance the existing recommendation systems in production, including:
- Data cleaning and preprocessing
- Pre- and post-processing workflows
- Optimization of training and inference pipelines
- Integration of ML models into Airflow pipelines in a multi-tenant environment
- Adopt and configure the solution for different clients (tenants)
This is a hands‑on role involving modeling, experimentation, and close collaboration with engineering and product teams in a high-load, real‑time environment.
- AS A PART OF OUR TEAM YOU WILL
- Collaborate with cross-functional teams of data scientists, engineers, product owners, designers, and researchers to ensure project success
- Analyze large datasets to extract actionable insights that inform product decisions
- Propose, implement, and evaluate machine learning approaches to solve business problems, work closely with Product Owner(s)
- Maintain and adopt the current recommendation solution in multi‑tenant environment
- Influence product strategy through research and experimentation that deepens understanding of how product features, platforms, and promotions affect user behavior WHAT WE EXPECTExperience and education
- 5+ years of experience in data science
- A degree in a quantitative field (e. g., Mathematics, Statistics, Computer Science)Core skills
- Proficiency in Python, SQL, and data manipulation tools (Pandas, Polars)
- Strong engineering skills to design, build, and maintain scalable ML solutions, including implementing observability across pipelines through metrics, logging, and alerting.
- Knowledge of Docker, Kubernetes.
- Ability to structure and solve loosely defined problems, delivering actionable insights for product development; Strong analytical mindset with both numerical and business understanding
- Hands‑on experience with supervised ML techniques (regression and ranking using XGBoost, Light GBM, Cat Boost, or neural networks), including feature engineering, model evaluation (AUC, NDCG, MSE, uplift metrics), and personalization or recommendation systems
- Proven experience deploying ML models to production for near real‑time or batch processing
- Solid knowledge of statistical methods (A/B testing, significance testing, etc.)Nice to have
- Production experience with large-scale recommendation systems
- Production experience with Airflow, Valkey/Redis, Fast API
- Familiarity with contextual bandits or reinforcement learning for online optimization is a plus
- Familiarity with Auto ML is a plus
- OUR BENEFITSWellness program
- Medical compensation
- Paid sick leaves
- Compensation for sports activities
- Well-being webinars and workshops Work & life balance
- Wellness Day: 4th Friday off monthly
- 21 working days of vacation
- 5 personal days per year Professional development
- Language learning bonus €150 per month
- 80% paid professional employee training
- Provided tech equipment Extra advantages
- €150 for the arrangement of the workplace
- Bonuses for significant events and additional personal days if necessary
- Offline and online company parties and team buildings WHY WORK WITH US?
Joining us means becoming a part of a company that prioritizes steady progress, efficiency and innovation.
Our growth is consistent and thoughtful.
We avoid sharp leaps in employee expansion, as we’re striving to ensure the correct establishment of processes and smooth development.
This approach allows us to maintain a stable environment and makes our company a standout place to advance your career in the i Gaming industry.
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Senior Data Scientist Arbeitgeber: Aviatrix-test
ZingBrain AI ist ein international tätiges Produktunternehmen im Glücksspielsektor, das sich durch eine innovative und dynamische Arbeitskultur auszeichnet. Als Senior Data Scientist haben Sie die Möglichkeit, an der Spitze der Technologie zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem stabilen, wachstumsorientierten Umfeld weiterzuentwickeln. Wir bieten umfassende Vorteile wie ein Wellness-Programm, professionelle Entwicklungsmöglichkeiten und eine ausgewogene Work-Life-Balance, die es Ihnen ermöglichen, sowohl beruflich als auch persönlich zu gedeihen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Aviatrix-test zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Scientist mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Data Scientist bei Aviatrix-test gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Aviatrix-test vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Aviatrix-test entscheidend sein!