Basketball Data Scientist

Przegląd firmy: Swish Analytics znajduje się na czele analiz sportowych, zakładów i fantasy sportów, będąc pionierem w następnej fali produktów danych analitycznych o przewidywaniach sportowych. Wykorzystujemy inżynierię, matematykę i ekspertyzę zakładów sportowych do perfekcji w sztuce ustalania kursów. Nasz dynamiczny zespół rozwija się w szybkim i innowacyjnym środowisku, gdzie doskonałość techniczna stanowi rdzeń tego, co robimy. Poszukujemy osób, które podzielają naszą pasję do danych predykcyjnych w czasie rzeczywistym i wyróżniają się w niezbadanych obszarach, aby wspierać szeroki zakres branż i klientów.

Obecnie rozwijamy nasz zespół i z radością ogłaszamy otwarcie pozycji dla Nauczyciela Danych o Koszykówce. Ta rola jest kluczowa, ponieważ nasz zespół Data Science jest centralny dla naszego biznesu, napędzając rozwój zaawansowanych produktów danych Swish. Będąc częścią naszego zespołu, będziesz mieć unikalną możliwość posiadania znaczących projektów i wpływania na ewolucję naszych produktów zakładów sportowych.

• Rozwijaj i udoskonalaj modele uczenia maszynowego i statystyczne, aby wzmocnić kluczowe algorytmy Swish dedykowane dla produktów zakładów sportowych najwyższej klasy.
• Twórz zaawansowane zestawy cech dostosowane do domeny sportowej, aby wzbogacić kontekst modelu.
• Zaangażuj się we wszystkie fazy rozwoju modelu – od koncepcji po testy beta, aż do współpracy z zespołami inżynierii danych i produktu w celu wdrożenia.
• Popraw skuteczność modelu poprzez dokładne testy offline i online, nieustannie dążąc do wyższej wydajności i efektywności.
• Analizuj wyniki, aby ocenić i iterować na wydajności modelu, wskazując obszary do poprawy.
• Przestrzegaj najlepszych praktyk w rozwoju oprogramowania i dokładaj do naszych repozytoriów kodu.
• Dokumentuj wszystkie procesy modelowania i prezentuj wyniki zarówno zespołom technicznym, jak i nietechnicznym.

• Zaawansowany stopień w dziedzinie Data Science, Informatyki lub pokrewnej; preferowany doktorat.
• Udowodnione doświadczenie w rozwoju modeli, szczególnie w branży sportowej lub zakładów sportowych.
• Głębokie zrozumienie teorii prawdopodobieństwa, uczenia maszynowego, statystyk wnioskujących, statystyki Bayesowskiej i łańcuchów Markowa.
• Doświadczenie w pracy z Pythonem, SQL, GitHubem i AWS.
• Mocne umiejętności przywódcze z historią rozwiązywania złożonych problemów przez innowacyjne rozwiązania.
• Wyjątkowe zdolności komunikacyjne zarówno z zespołami technicznymi, jak i nietechnicznymi.

Oferujemy: Oferujemy konkurencyjny zakres wynagrodzeń od 100,000 do 195,000 dolarów, w zależności od doświadczenia