Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Forschung und Entwicklung von ML-Modellen für Echtzeit-Esports-Vorhersagen.
- Unternehmen: GRID, ein innovatives Unternehmen im Bereich Echtzeit-Datenanalyse.
- Vorteile: 100% remote, flexible Arbeitszeiten und spannende Projekte.
- Weitere Informationen: Arbeiten in einem dynamischen Team mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Wettens mit fortschrittlichen ML-Technologien.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Datenwissenschaft und fundierte Mathematikkenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
(100% remote, anywhere in Europe) Sind Sie begeistert von der Entwicklung von ML-Systemen, die in Echtzeit Vorhersagen treffen? Sind Sie motiviert, Dinge von Anfang bis Ende zu bauen, von der Forschung bis zu Live-Systemen? Bei GRID entwickeln wir Echtzeit-Vorhersagesysteme für wettbewerbsfähige Esports (CS2, Dota 2, League of Legends). Unsere Modelle unterstützen Live-Wettmärkte und produzieren kontinuierlich aktualisierte Gewinnwahrscheinlichkeiten, Handicap-Linien, Über/Unter-Gesamtzahlen und Spezialmärkte während der Spiele.
Wir suchen einen Senior Data Scientist, der die Forschung, das Design und die kontinuierliche Verbesserung unserer Kernvorhersagemodelle leitet. Sie werden die treibende Kraft hinter der Mathematik, der statistischen Logik und der Merkmalsentwicklung sein, die unsere Modelle hochgenau und profitabel machen. Sie werden komplexe Probleme in Hochfrequenzdaten angehen, rigorose Backtesting-Rahmenwerke entwerfen und daran arbeiten, theoretische Forschung mit Live-Produktfunktionen zu verbinden.
Was Sie tun werden:
- Leitung der Modell-Forschung und -Entwicklung: Entwerfen, bauen und optimieren Sie die maschinellen Lernmodelle und statistischen Rahmenwerke, die unsere Echtzeit-Quoten und Wettmärkte antreiben.
- Fortgeschrittene Merkmalsentwicklung: Extrahieren Sie tiefe prädiktive Signale aus Rohdaten der Hochfrequenz-Esports-Telemetrie und verwandeln Sie komplexe Spielmechaniken in strukturierte Modellierungsmerkmale.
- Entwicklung von hochmodernen Modellen: Konzentrieren Sie sich auf die Modellleistung und Wahrscheinlichkeitskalibrierung. Entwerfen Sie rigorose Backtesting-Rahmenwerke, um Datenlecks zu verhindern und die Leistung im Vergleich zu historischen Markt-Baselines zu bewerten.
- Entwicklung von Marktlogik: Erstellen Sie die mathematischen Regeln und probabilistischen Ableitungen, die Baseline-Gewinnwahrscheinlichkeiten in komplexe derivative Märkte (Handicaps, Gesamtergebnisse, Spielerprops) übersetzen.
- Bereitstellung von Echtzeit-Produktionssystemen: Stellen Sie sicher, dass Ihre Modelle nahtlos in produktionsreife Pipelines und Mikrodienste übersetzt werden.
Erforderliche Erfahrung:
- 5+ Jahre Berufserfahrung in Data Science, quantitativer Forschung oder statistischer Modellierung.
- Fortgeschrittene mathematische Grundlagen: Tiefes, intuitives Verständnis von Wahrscheinlichkeit, Statistik und Theorie des maschinellen Lernens.
- Fortgeschrittene Python-Kenntnisse: Expertenkenntnisse im Python-Daten-Stack. Sie schreiben sauberen, produktionsreifen Code.
- Bewertungsexpertise: Nachgewiesene Erfahrung in der Gestaltung komplexer Backtesting-Umgebungen und der Definition benutzerdefinierter Bewertungsmetriken für einzigartige Geschäftsprobleme.
Wünschenswert:
- Esports-Domänenexpertise: Tiefes Wissen über wettbewerbsfähige Esports (CS2, Dota 2, LoL), die zugrunde liegenden Spielmechaniken und das Wettbewerbs-Meta.
- Hochfrequenz-/Echtzeitdaten: Erfahrung in der Modellierung von Streaming-Daten oder Daten, die sich kontinuierlich über die Zeit aktualisieren.
- Grundlagen der Softwaretechnik: Verständnis moderner MLOps-Prinzipien und Erfahrung mit Tools wie MLFlow, Airflow usw.
Senior Data Scientist - Real-Time Esports Predictions (m/f/x) in Berlin Arbeitgeber: GRID eSports GmbH
GRID bietet eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung, in der Backend Engineers die Möglichkeit haben, bedeutende und innovative Systeme zu entwickeln. Mit einem starken Fokus auf agile Methoden und kontinuierliche Verbesserung schätzen wir die Ideen und Meinungen aller Teammitglieder. Unsere Mitarbeiter profitieren von einer robusten CI/CD-Pipeline, umfangreichen Wachstumschancen und der Möglichkeit, in einem schnelllebigen Software-Startup mit großem Potenzial zu arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist - Real-Time Esports Predictions (m/f/x) in Berlin 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 GRID eSports GmbH 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 - Real-Time Esports Predictions (m/f/x) in Berlin 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 - Real-Time Esports Predictions (m/f/x) bei GRID eSports GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei GRID eSports GmbH 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 GRID eSports GmbH entscheidend sein!
