Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ML-Systeme für Echtzeitvorhersagen im Esport und optimiere unsere Modelle.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Esport-Analytik mit dynamischer Teamkultur.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Arbeiten in einem internationalen Team mit exzellenten Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Wettens mit präzisen Vorhersagemodellen und realen Auswirkungen.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Datenwissenschaft und fundierte Kenntnisse in Statistik und ML.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Sind Sie begeistert davon, ML-Systeme zu entwickeln, die in Echtzeit Vorhersagen treffen? Sind Sie motiviert, Dinge von Anfang bis Ende zu bauen, von der Forschung bis zu Live-Systemen? Wenn Sie diese Fragen mit Ja beantworten können, könnte diese Rolle ideal für Sie sein!
Wir entwickeln Echtzeit-Vorhersagesysteme für wettbewerbsfähige Esports (CS2, Dota 2, League of Legends). Unsere Modelle unterstützen Live-Wettmärkte, indem sie kontinuierlich aktualisierte Gewinnwahrscheinlichkeiten, Handicap-Linien, Über/Unter-Gesamtzahlen und Spezialmärkte während der Spiele produzieren.
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 und Live-Produktmerkmale zu verbinden.
Was Sie tun werden:- Entwerfen, bauen und optimieren Sie die maschinellen Lernmodelle und statistischen Rahmenwerke, die unsere Echtzeitquoten und Wettmärkte antreiben.
- Extrahieren Sie tiefe prädiktive Signale aus Rohdaten der Hochfrequenz-Esports-Telemetrie und verwandeln Sie komplexe Spielmechaniken in strukturierte Modellierungsmerkmale.
- Fokussieren 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.
- Erstellen Sie die mathematischen Regeln und probabilistischen Ableitungen, die Baseline-Gewinnwahrscheinlichkeiten in komplexe derivative Märkte (Handicaps, Gesamtsummen, Spielerprops) übersetzen.
- Stellen Sie sicher, dass Ihre Modelle nahtlos in produktionsreife Pipelines und Mikrodienste übersetzt werden.
- Über 5 Jahre Berufserfahrung in Data Science, quantitativer Forschung oder statistischer Modellierung.
- Tiefes, intuitives Verständnis von Wahrscheinlichkeit, Statistik und maschineller Lern-Theorie.
- Expertenkenntnisse im Python-Daten-Stack. Sie schreiben sauberen, produktionsreifen Code.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Gestaltung komplexer Backtesting-Umgebungen und der Definition benutzerdefinierter Bewertungsmetriken für einzigartige Geschäftsprobleme.
- Starkes Verständnis von Wettkonzepten, Quoten, Overround, Market-Making oder quantitativen Handel. Sie verstehen, was es bedeutet, Modelle zu erstellen, bei denen kalibrierte Wahrscheinlichkeiten direkt Einnahmen generieren.
- Erfahrung in der Modellierung von Streaming-Daten oder Daten, die sich kontinuierlich über die Zeit aktualisieren.
- Tiefes Wissen über wettbewerbsfähige Esports (CS2, Dota 2, LoL), die zugrunde liegenden Spielmechaniken und das Wettbewerbs-Meta.
- Verständnis moderner MLOps-Prinzipien und Erfahrung mit Tools wie MLFlow, Airflow usw.
Details: Vor Ort, Remote, Hybrid in Berlin, Deutschland; Wroclaw, Polen; Prag, Tschechien; Athen, Griechenland; Budapest, Ungarn; Rom, Italien; Lissabon, Portugal; Bukarest, Rumänien; Belgrad, Serbien; Sofia, Bulgarien; Madrid, Spanien; Kiew, Ukraine und weiteren Standorten.
Senior Data Scientist (m/f/x) Arbeitgeber: GRID esports
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf die Entwicklung von Echtzeit-Vorhersagesystemen für den Esport konzentriert. Unsere Unternehmenskultur fördert Kreativität und Zusammenarbeit, während wir gleichzeitig individuelle Wachstumschancen und Weiterbildungen unterstützen. Mit Standorten in aufregenden Städten wie Berlin und Wroclaw profitieren Sie von einem internationalen Team und flexiblen Arbeitsmodellen, die es Ihnen ermöglichen, Ihre Karriere voranzutreiben und gleichzeitig eine ausgewogene Work-Life-Balance zu genießen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Scientist (m/f/x) 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 GRID esports 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 (m/f/x) 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 (m/f/x) bei GRID esports gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei GRID esports 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 entscheidend sein!
