Data Scientist

Rejoignez theScore, une filiale en propriété exclusive de PENN Entertainment, et faites partie d'une équipe qui habilite des millions de fans de sports avec des produits innovants de médias numériques et de paris sportifs. Notre application média populaire, 'theScore', offre des scores en direct personnalisés, des actualités, des statistiques et des informations sur les paris aux passionnés de sports nord-américains. Pendant ce temps, 'theScore Bet Sportsbook & Casino' propose une expérience immersive de paris sportifs et de casino mobile, actuellement en service en Ontario.

Nous recherchons un Data Scientist de niveau intermédiaire pour rejoindre notre équipe dynamique de données. Chez Penn, l'équipe de Data Science joue un rôle crucial dans le développement de modèles, prévisions et simulations pour améliorer les produits theScore Bet, ESPN Bet et iCasino. En faisant partie de cette équipe innovante, vous contribuerez à la construction de produits de données sportives de bout en bout visant à offrir une expérience produit de classe mondiale basée sur les données.

• Apprentissage Automatique & Modélisation Statistique : Prédire la probabilité et les résultats de divers événements sportifs.
• Test A/B : Utiliser les données pour affiner les fonctionnalités du produit.
• Analyses Prédictives & Prescriptives : Fournir des informations approfondies sur la performance des fonctionnalités et les prévisions.
• Développement de Modèles : Collaborer avec les ingénieurs de données et d'infrastructure pour déployer des modèles et construire des pipelines de données.
• Meilleures Pratiques : Développer des processus de données internes pour la construction de modèles, l'amélioration de la latence et la lisibilité.
• Nouveaux Modèles Prédictifs : Concevoir et construire de nouveaux modèles avec un impact à l'échelle de l'entreprise, des résultats de niveau événement à des simulations d'état de jeu.
• Collaboration Inter-équipes : Travailler étroitement avec les équipes de Data Science et d'ingénierie pour résoudre les problèmes et partager des techniques.
• Engagement des Parties Prenantes : Déployer les livrables de modélisation en coordination avec les chefs d'équipe et les parties prenantes dans le produit et la négociation.
• Amélioration Itérative : Analyser les résultats en utilisant des méthodes statistiques robustes pour améliorer continuellement les produits de données.
• Documentation : Rédiger et maintenir la conception technique et la documentation sur Git/confluence.
• Autres tâches selon les besoins.

• Expérience dans la résolution de problèmes quantitatifs avec les données MLB, NBA ou NFL.
• Compréhension approfondie des techniques de résolution de problèmes spécifiques aux sports.
• Capacité à projeter divers aspects de la performance des joueurs et des équipes de manière dynamique.
• Maîtrise du développement de simulations de jeu qui imitent les dynamiques sportives réelles.
• Expertise en Python et SQL pour générer des informations significatives.
• Expérience dans la création d'algorithmes et l'application de modèles d'apprentissage automatique aux données sportives.
• Capacité à itérer de manière collaborative sur les produits de science des données.
• Connaissance des modèles de classification, de régression, de prévision et des tests A/B.
• Expérience dans l'approvisionnement de services en utilisant GitHub.
• Ownership de travail pour atteindre des objectifs de haut niveau.

• Familiarité avec MLFlow.
• Expérience avec AWS/GCP.
• Expérience dans la mise en place de pipelines CI/CD ML, la gestion de bases de données et le déploiement de modèles.
• Connaissance de Docker, Kubernetes via Terraform, et Cloudwatch.

Les candidats résidant en Ontario nécessitant des aménagements spéciaux peuvent envoyer un courriel à [email protected]

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