Data Scientist

Присоединяйтесь к theScore, дочерней компании PENN Entertainment, и станьте частью команды, которая предоставляет миллионам спортивных фанатов передовые цифровые медиа и продукты для ставок на спорт. Наше популярное медиа-приложение «theScore» предлагает персонализированные живые счета, новости, статистику и информацию о ставках для спортивных энтузиастов Северной Америки. В то же время «theScore Bet Sportsbook & Casino» предлагает увлекательный мобильный опыт ставок на спорт и iCasino, который в настоящее время доступен в Онтарио.

Мы ищем специалиста по данным среднего уровня для присоединения к нашей динамичной команде данных. В Penn команда Data Science играет ключевую роль в разработке моделей, прогнозов и симуляций для улучшения продуктов theScore Bet, ESPN Bet и iCasino. Будучи частью этой инновационной команды, вы будете способствовать созданию комплексных спортивных данных, которые нацелены на предоставление мирового класса, основанного на данных, опыта продукта.

• Машинное обучение и статистическое моделирование: прогнозирование вероятности и исходов различных спортивных событий.
• AB-тестирование: использование данных для уточнения функций продукта.
• Предиктивная и предписывающая аналитика: предоставление глубоких инсайтов о производительности функций и прогнозах.
• Разработка моделей: сотрудничество с инженерами данных и инфраструктуры для развертывания моделей и построения конвейеров данных.
• Лучшие практики: разработка внутренних процессов работы с данными для построения моделей, улучшения задержек и удобочитаемости.
• Новые предиктивные модели: проектирование и создание новых моделей с корпоративным влиянием, от результатов на уровне событий до симуляций состояния игры.
• Межкомандное сотрудничество: тесное сотрудничество с командами Data Science и Engineering для решения проблем и обмена методиками.
• Взаимодействие с заинтересованными сторонами: развертывание итогов моделирования в координации с лидерами команд и заинтересованными сторонами в продукте и торговле.
• Итеративное улучшение: анализ результатов с использованием надежных статистических методов для постоянного улучшения продуктов данных.
• Документация: написание и поддержание технической документации и проектной документации в Git/confluence.
• Другие обязанности по мере необходимости.

• Опыт решения количественных задач с данными MLB, NBA или NFL.
• Глубокое понимание конкретных спортивных методик решения проблем.
• Способность прогнозировать различные аспекты производительности игроков и команд в динамике.
• Опыт разработки симуляций игры, которые имитируют реальную спортивную динамику.
• Экспертные знания в Python и SQL для генерации значительных инсайтов.
• Опыт создания алгоритмов и применения моделей машинного обучения к спортивным данным.
• Умение совместно работать над итерацией продуктов на основе данных.
• Знание классификационных, регрессионных, прогнозных моделей и A/B тестирования.
• Опыт предоставления услуг с использованием GitHub.
• Ответственность за выполнение задач для достижения высоких целей.

• Знание MLFlow.
• Опыт работы с AWS/GCP.
• Опыт настройки конвейеров ML CI/CD, управления базами данных и развертывания моделей.
• Знание Docker, Kubernetes через Terraform и Cloudwatch.

Кандидаты, проживающие в Онтарио, которым требуется специальное размещение, могут написать на [email protected]

theScore стремится к созданию разнообразной среды и гордится тем, что является работодателем, предоставляющим