Leitender Datenwissenschaftler in Gamingtec

Leitender Datenwissenschaftler

Kiew, Lima (Großbritannien), London (Großbritannien), Tbilisi (Großbritannien), veröffentlicht

Sind Sie? Sind Sie bereit, Ihre Data-Science-Erfahrung auf die nächste Stufe zu heben?

Als Lead Data Scientist sind Sie für die Verbesserung unserer Empfehlungssysteme und die Leitung des Data-Science-Teams verantwortlich. Sie arbeiten eng mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln, zu implementieren und zu optimieren, die unsere Kernproduktangebote vorantreiben. Zu Ihren Aufgaben gehört auch der Aufbau und die Leitung eines Teams von Datenwissenschaftlern und -forschern, um sicherzustellen, dass unsere Projekte effizient und effektiv ausgeführt werden.

Hauptaufgaben:

1. Modellentwicklung und -optimierung:

• Entwerfen, entwickeln und implementieren Sie hochmoderne Empfehlungsalgorithmen;
• Optimieren Sie vorhandene Modelle, um Genauigkeit, Skalierbarkeit und Leistung zu verbessern.
• Arbeiten Sie mit Entwicklungsteams zusammen, um Modelle in Produktionssysteme zu integrieren.

2. Teamführung und -management:

• Rekrutieren, schulen und betreuen Sie ein Team von Datenwissenschaftlern und Forschern;
• Bieten Sie technische Anleitung und Aufsicht, um qualitativ hochwertige Ergebnisse sicherzustellen;
• Fördern Sie eine kollaborative und innovative Teamkultur.

3. Datenanalyse und Erkenntnisse:

• Führen Sie detaillierte Analysen durch, um das Nutzerverhalten zu verstehen und die Empfehlungsgenauigkeit zu verbessern;
• Entwickeln und pflegen Sie Datenpipelines und ETL-Prozesse;
• Erstellen Sie Dashboards und Berichte, um den Stakeholdern Ergebnisse und Empfehlungen mitzuteilen.

4. Forschung und Innovation:

• Bleiben Sie über die neuesten Entwicklungen bei KI/ML und Empfehlungssystemen auf dem Laufenden;
• Innovation durch die Erforschung neuer Techniken und Technologien vorantreiben;
• Veröffentlichen und präsentieren Sie Forschungsergebnisse auf Branchenkonferenzen und Workshops.

5. Zusammenarbeit mit Stakeholdern:

• Arbeiten Sie eng mit Produktmanagern, Ingenieuren und anderen Stakeholdern zusammen, um Data-Science-Initiativen mit Geschäftszielen in Einklang zu bringen.
• Übersetzen Sie komplexe technische Konzepte in klare, umsetzbare Erkenntnisse für technisch nicht versierte Zielgruppen.

Qualifikationen und Fähigkeiten:

1. Ausbildung:

• Master oder Ph.D. in Informatik, Datenwissenschaft, Statistik oder einem verwandten Bereich.

2. Erfahrung:

• Mehr als 5 Jahre Erfahrung in der Datenwissenschaft mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen und Empfehlungssystemen;
• Nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Entwicklung und Bereitstellung umfangreicher Empfehlungsmodelle;
• 2+ Jahre Erfahrung in einer Führungs- oder Managerrolle, mit einer Erfahrung im Aufbau und in der Leitung von Hochleistungsteams.

3. Technische Fähigkeiten:

• Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder Scala;
• Erfahrung mit Frameworks und Bibliotheken für maschinelles Lernen (z. B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn);
• Ausgeprägtes Verständnis von Datenverarbeitungstools und -plattformen (z. B. Hadoop, Spark, SQL);
• Muss Erfahrung mit AWS-Cloud-Diensten haben (z. B. S3, EC2, SageMaker, Redshift);
• Vertrautheit mit otIhre Cloud-Computing-Plattformen (z. B. GCP, Azure) sind ein Plus.

4. Soft Skills:

• Ausgezeichnete Problemlösungs- und Analysefähigkeiten;
• Starke Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten;
• Fähigkeit, in einer schnelllebigen Startup-Umgebung effektiv zu arbeiten.

Vorteile :

• Wettbewerbsfähiges Gehalt und Eigenkapitalpaket;
• Flexible Arbeitszeiten und Remote-Arbeitsmöglichkeiten;
• Gelegenheit, an modernsten Technologien zu arbeiten und die Zukunft von KI/ML-Empfehlungen zu gestalten;
• Eine kollaborative und integrative Unternehmenskultur;
• Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Unterstützung für kontinuierliches Lernen.

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