Senior Manager, Data Science

Senior Manager, Data Science

Vollzeit 75000 - 95000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite innovative Data Science Projekte und entwickle Algorithmen für ein besseres Schach-Erlebnis.
  • Unternehmen: Chess.com, die größte Schach-Plattform der Welt mit einer leidenschaftlichen Remote-Kultur.
  • Vorteile: 100% remote, flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, von überall zu arbeiten.
  • Weitere Informationen: Werde Teil eines kreativen Teams, das echte Auswirkungen auf die Schach-Community hat.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Schachs und arbeite an spannenden Herausforderungen in einem dynamischen Team.
  • Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Science und starke Python- sowie SQL-Kenntnisse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.

Über uns: Chess.com ist eine der größten Gaming-Seiten der Welt und die #1 Plattform für das Spielen, Lernen und Genießen von Schach. Wir sind ein Team von über 600 vollständig remote arbeitenden Personen in mehr als 60 Ländern, das hart daran arbeitet, die globale Schachgemeinschaft zu unterstützen. Wir sind hier, um über 250 Millionen Schachspieler weltweit mit dem bestmöglichen Produkt, Inhalten und Werkzeugen zu bedienen! Wir sind ein Technologieunternehmen, ein Gaming-Unternehmen und ein Inhaltsunternehmen. Und wir tun all dies mit Leidenschaft und Engagement für das Spiel. Vor allem schätzen wir unsere missionarisch orientierte, flache, lebensbejahende und nicht-korporative Kultur und freuen uns darauf, Sie kennenzulernen und mehr darüber zu erfahren, was Sie ins Team einbringen können.

Über Sie: Sie sind ein erfahrener Leiter im Bereich Data Science, der Strategie in Ziele umsetzt, die Menschen um Sie herum fördert und als strategischer Partner für die Unternehmensführung arbeitet. Sie sind auch ein starker individueller Mitwirkender, der nicht nur die Arbeit verwaltet, sondern sie auch selbst erledigt. Sie benötigen keine glamourösen Probleme, um großartige Arbeit zu leisten – Sie finden Zufriedenheit darin, Dinge richtig zu machen, etwas zu versenden, das zählt, und die Menschen um Sie herum besser in ihrem Handwerk zu machen. Sie haben lange genug in der angewandten Datenwissenschaft gearbeitet, um zu wissen, wann Sie auf ein rigoroseres Modell drängen und wann Sie die erste Version versenden und iterieren sollten. Sie können Stakeholder durch Ihre Erkenntnisse führen und einem Teammitglied Unterstützung und Feedback geben, das ihm hilft, zu wachsen. Sie bringen relevante Daten, Grafiken und andere Beweise in Gruppendiskussionen ein und können Ihre Perspektive weiterentwickeln, während neue Beweise eintreffen. Sie denken kreativ über Probleme nach, die keine etablierten Lösungen haben. Sie sind damit vertraut, von Grund auf neu zu bauen, neue Ansätze zu erfinden, diese schnell zu testen und zu iterieren, um die richtige Idee herauszubringen. Sie verstehen, dass Schach ein datenreiches Gebiet ist, und idealerweise lieben Sie das Spiel. Vertrautheit damit, wie Schachspieler sich entwickeln und verbessern, wie Bewertungssysteme funktionieren, die Herausforderung, Betrüger zu fangen, und was ein Schach-Feature richtig anfühlen lässt, ist Wissen, das in dieser Rolle schnell zunehmen wird.

Was Sie tun werden: Übernehmen Sie hochwirksame Datenwissenschaftsarbeit in den Bereichen Produktdatenwissenschaft und Fair Play. Erstellen und entwickeln Sie neuartige Algorithmen, Modelle und datengestützte Funktionen, die das Schach-Erlebnis unserer Nutzer direkt gestalten, von Systemen, die die Integrität des Spiels schützen, bis hin zu Funktionen, die Chess.com für Spieler auf jedem Niveau ansprechender und nützlicher machen. Arbeiten Sie eng mit Produktmanagern, Ingenieuren, Designern und Autoren zusammen, um neue Statistiken und Algorithmen in Entscheidungen zu übersetzen, die unsere nächste Generation von Funktionen antreiben. Entwerfen und implementieren Sie kreative Heuristiken, Algorithmen und Modelle, die Betrug im großen Maßstab identifizieren, indem Sie die gesamte Tiefe Ihres statistischen und datenwissenschaftlichen Werkzeugsatzes nutzen. Erhöhen Sie die Qualität und Raffinesse unserer Ansätze im Laufe der Zeit. Leiten Sie ein kleines Team von Datenwissenschaftlern. Wandeln Sie Strategie in klare Teamziele und Ergebnisse um, nicht nur in die Ausführung von Anweisungen der Führungsebene. Setzen Sie den Qualitätsstandard durch Ihre eigene Arbeit und geben Sie Feedback, das Teamkollegen inspiriert, großartige Arbeit zu leisten, und nicht nur die Probleme des Tages zu beheben. Helfen Sie Datenwissenschaftlern, sich zu Wissenschaftlern zu entwickeln, die im Laufe der Zeit schneller und unabhängiger arbeiten können. Kommunizieren Sie früh und oft. In einer vollständig remote Kultur ist proaktive Kommunikation der Schlüssel zum Erfolg. Identifizieren Sie Blockaden, bevor sie zu Problemen werden, halten Sie Stakeholder informiert, ohne gefragt zu werden, und stellen Sie sicher, dass Ihr Team nie im Unklaren darüber ist, wo die Dinge stehen.

Erforderliche Fähigkeiten: 5+ Jahre Erfahrung in der Datenwissenschaft, mit nachweisbaren Erfolgen bei der Entwicklung von Algorithmen und Modellen, der Mitwirkung an veröffentlichten Funktionen und der Schaffung echten Wertes für Nutzer. Starke Python- und SQL-Kenntnisse; Erfahrung im Aufbau und in der Arbeit innerhalb von Datenpipelines unter Verwendung von BigQuery und GCP oder ähnlichen Cloud-Datenbanken und -Speicher in großem Maßstab. Vertrautheit mit agentischen Arbeitsabläufen und Tools (Cursor, Claude Code oder ähnliche), um die Forschungsideation und -ausführung zu beschleunigen. Solide Grundlagen im maschinellen Lernen mit genügend Tiefe, um bedeutend zu Modellen im gesamten Schachdatenstapel beizutragen, einschließlich Anomalieerkennung für Fair Play und Funktionen, die das Lernen und Verstehen von Schach auf verschiedenen Bewertungsniveaus unterstützen. Nachgewiesene Fähigkeit, Ergebnisse klar sowohl technischen Kollegen als auch nicht-technischen Führungskräften zu kommunizieren. Erfahrung in der Leitung oder sinnvollen Mentoring anderer Datenwissenschaftler oder Analysten. Tiefes Verständnis für Schach: Sie spielen gerne, haben über Bewertungssysteme nachgedacht und darüber, wie Inflation die Bewertungen im großen Maßstab beeinflussen kann, möchten Produkte entwickeln, die Sie selbst nutzen würden, um Ihre Schachreise voranzutreiben, und haben über das Betrugsproblem nachgedacht und wie man es erkennen kann.

Bevorzugte Fähigkeiten: Erfahrung auf einer Verbraucher-Gaming- oder Unterhaltungsplattform, bei der domänenspezifische Datenwissenschaft im Kern des Produkts steht. Komfort in schlanken, hochverantwortungsvollen Teamumgebungen, in denen Proaktivität Ihre Superkraft ist.

Über die Gelegenheit: Dies ist eine Vollzeitstelle. Wir sind 100% remote (arbeiten von überall!). Diese Rolle steht Kandidaten offen, die mit guter Überlappung zwischen den Zeitzonen Eastern Time und Pacific Time arbeiten können.

Senior Manager, Data Science Arbeitgeber: Chess.com

Chess.com ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine leidenschaftliche und mission-orientierte Kultur pflegt, in der Teamarbeit und individuelle Entwicklung im Vordergrund stehen. Mit über 600 Mitarbeitern aus mehr als 60 Ländern bieten wir nicht nur die Flexibilität des 100% Remote-Arbeitsmodells, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung in einem dynamischen Umfeld, das sich auf innovative Datenwissenschaft konzentriert. Hier haben Sie die Chance, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die das Spielerlebnis für Millionen von Schachspielern weltweit verbessern.

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Kontaktdaten:

Chess.com Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Manager, Data Science erhalten könnten

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 Chess.com 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 Manager, Data Science mit Bravour zu bestehen

Datenwissenschaft
Algorithmusentwicklung
Modellierung
Python
SQL
BigQuery
GCP

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 Manager, Data Science bei Chess.com gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Chess.com 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 Chess.com entscheidend sein!