Data Engineer, Architecture

Dołącz do theScore, czołowego potentata mediów cyfrowych i zakładów sportowych, będącego w pełni własnością PENN Entertainment. Jako główne miejsce dla milionów entuzjastów sportu w Ameryce Północnej, theScore to nie tylko firma; to centrum innowacji. Nasza renomowana aplikacja mediowa dostarcza wysoce spersonalizowane wyniki na żywo, wiadomości, statystyki i treści zakładowe bezpośrednio od ulubionych drużyn, lig i graczy fanów. Ponadto, nasza aplikacja theScore Bet Sportsbook & Casino oferuje kompleksowe doświadczenie w zakładach sportowych na urządzenia mobilne i iCasino. Obecnie działająca w Ontario, nasza misja rozciąga się na tworzenie nowoczesnych treści cyfrowych na platformach internetowych, społecznościowych i esports.

Jako część naszego dynamicznego zespołu inżynierów danych, ta rola sytuuje Cię w sercu naszej technologicznej innowacji. Pracując z doświadczonymi inżynierami danych, inżynierami ML i naukowcami danych, będziesz napędzać rozwój najwyższej klasy produktów danych, które są integralną częścią podstawowych funkcji naszej aplikacji.

Idealny kandydat to ktoś, kto nie tylko pasjonuje się danymi, ale także posiada znaczącą wiedzę z zakresu informatyki, wraz z praktycznym doświadczeniem w inżynierii danych, inżynierii oprogramowania lub uczeniu maszynowym. Zainteresowanie zawodowym sportem, zakładami lub eSportami zostanie uznane za dodatkową zaletę.

• Projektowanie i wdrażanie systemów rozproszonych opartych na zdarzeniach do przetwarzania obszernych danych, zapewniając jednocześnie płynną integrację z usługami downstream.
• Budowanie potoków danych w czasie rzeczywistym i bliska współpraca z zespołami naukowymi danych w celu ustanowienia czołowych procesów SDLC i MLOps.
• Wdrażanie, zarządzanie i optymalizacja modeli naukowych danych, nadzorując projekt i utrzymanie kompleksowych systemów danych.
• Wsparcie dla ciągłego zwiększania możliwości naszych platform danych, przyczynianie się do określenia i przestrzegania SLO oraz utrzymanie kluczowych systemów, narzędzi i infrastruktury.

• Mocne podstawy w informatyce, z naciskiem na struktury danych, systemy rozproszone, algorytmy i zaawansowane projektowanie oprogramowania.
• Co najmniej 3 lata doświadczenia w dziedzinie inżynierii danych, uczenia maszynowego lub inżynierii oprogramowania, ze znajomością Pythona i języka kompilowanego, takiego jak Java, Go czy Elixir.
• Dowolne doświadczenie w pracy z Kafka, Pub/Sub lub innymi platformami strumieniowymi oraz biegłość w narzędziach orkiestracji, takich jak Airflow.
• Doświadczenie z Docker, Kubernetes, relacyjnymi bazami danych, SQL i konfigurowaniem potoków CI/CD dla projektów uczenia maszynowego.
• Kompetencje w głównej platformie chmurowej, takiej jak AWS, GCP lub Azure, w połączeniu z doskonałymi umiejętnościami współpracy i komunik