Data Scientist

Únete a theScore, una subsidiaria de propiedad total de PENN Entertainment, y sé parte de un equipo que empodera a millones de fanáticos del deporte con productos innovadores de medios digitales y apuestas deportivas. Nuestra popular aplicación de medios, ‘theScore’, ofrece puntuaciones en vivo personalizadas, noticias, estadísticas e información de apuestas a los entusiastas deportivos de América del Norte. Mientras tanto, ‘theScore Bet Sportsbook & Casino’ ofrece una experiencia inmersiva de apuestas deportivas móviles y iCasino, actualmente disponible en Ontario.

Estamos buscando un Científico de Datos de Nivel Medio para unirse a nuestro dinámico equipo de datos. En Penn, el equipo de Ciencia de Datos juega un papel crucial en el desarrollo de modelos, pronósticos y simulaciones para mejorar los productos de theScore Bet, ESPN Bet y iCasino. Como parte de este equipo innovador, contribuirás a construir productos de datos deportivos de extremo a extremo que tienen como objetivo ofrecer una experiencia de producto de clase mundial impulsada por datos.

• Aprendizaje Automático y Modelado Estadístico: Predecir la probabilidad y los resultados de varios eventos deportivos.
• Pruebas AB: Utilizar datos para refinar características del producto.
• Análisis Predictivo y Prescriptivo: Ofrecer ideas profundas sobre el rendimiento de las características y los pronósticos.
• Desarrollo de Modelos: Colaborar con ingenieros de datos e infraestructura para implementar modelos y construir pipelines de datos.
• Mejores Prácticas: Desarrollar procesos internos de datos para la construcción de modelos, mejorando la latencia y la legibilidad.
• Nuevos Modelos Predictivos: Diseñar y construir nuevos modelos con impacto a nivel empresarial, desde los resultados a nivel de evento hasta las simulaciones de estado del juego.
• Colaboración Interequipos: Trabajar estrechamente con los equipos de Ciencia de Datos e Ingeniería para resolver problemas y compartir técnicas.
• Compromiso con las Partes Interesadas: Implementar entregables de modelado en coordinación con líderes de equipo y partes interesadas en Producto y Trading.
• Mejora Iterativa: Analizar resultados utilizando métodos estadísticos robustos para mejorar continuamente los productos de datos.
• Documentación: Escribir y mantener diseño técnico y documentación en Git/confluence.
• Otras tareas según sea necesario.

• Experiencia resolviendo problemas cuantitativos con datos de MLB, NBA o NFL.
• Profundo entendimiento de técnicas de resolución de problemas específicas de deportes.
• Capacidad para proyectar varios aspectos del rendimiento de jugadores y equipos de manera dinámica.
• Competencia en desarrollar simulaciones de juegos que imitan las dinámicas reales del deporte.
• Experiencia en Python y SQL para generar insights significativos.
• Experiencia creando algoritmos y aplicando modelos de aprendizaje automático a datos deportivos.
• Capacidad para iterar colaborativamente en productos de ciencia de datos.
• Conocimiento de modelos de clasificación, regresión, pronóstico y pruebas A/B.
• Experiencia aprovisionando servicios usando GitHub.
• Responsabilidad sobre el trabajo para alcanzar objetivos de alto nivel.

• Familiaridad con MLFlow.
• Experiencia con AWS/GCP.
• Experiencia configurando pipelines CI/CD para ML, gestionando bases de datos e implementando modelos.
• Conocimiento de Docker, Kubernetes a través de Terraform y Cloudwatch.

Los candidatos que residan en Ontario y requieran una adaptación especial pueden enviar un correo electrónico a [email protected]

theScore se compromete a fomentar un entorno diverso y se enorgullece de ser un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Todos los solicitantes calificados recibirán consideración para el empleo sin distinción de raza, color, religión, género, identidad o expresión de género, orientación sexual, origen nacional, genética, discapacidad o edad.