Data Scientist

Приєднуйтесь до theScore, повністю підконтрольної дочірньої компанії PENN Entertainment, і станьте частиною команди, яка надає мільйонам спортивних фанатів передові цифрові медіа та продукти для спортивних ставок. Наш популярний медіа-додаток, ‘theScore’, надає персоналізовані результати в режимі реального часу, новини, статистику та інформацію про ставки для північноамериканських поціновувачів спорту. Тим часом, ‘theScore Bet Sportsbook & Casino’ пропонує захоплюючий мобільний досвід спортивних ставок та iCasino, який наразі діє в Онтаріо.

Ми шукаємо досвідченого дата-сайентиста середнього рівня для нашої динамічної команди з даних. У компанії Penn команда з Data Science відіграє важливу роль у розвитку моделей, прогнозів та симуляцій для покращення продуктів theScore Bet, ESPN Bet та iCasino. У складі цієї інноваційної команди ви будете сприяти створенню кінцевих спортивних продуктів з даними, які спрямовані на надання першокласного продуктового досвіду, керованого даними.

• Машинне навчання та статистичне моделювання: Прогнозування ймовірності та результатів різних спортивних подій.
• AB Тестування: Використання даних для вдосконалення функцій продукту.
• Аналітика прогнозування та припису: Надання глибоких інсайтів у продуктивність функцій та прогнози.
• Розробка моделей: Співпраця з інженерами даних та інфраструктури для розгортання моделей та створення даних каналів.
• Найкращі практики: Розвиток внутрішніх процесів обробки даних для створення моделей, покращення затримки та читабельності.
• Нові прогностичні моделі: Дизайн та створення нових моделей з впливом на підприємство, від результатів на рівні подій до симуляцій стану гри.
• Взаємодія з іншими командами: Тісна співпраця з командами Data Science та Engineering для вирішення проблем та обміну техніками.
• Взаємодія з зацікавленими сторонами: Розгортання результатів моделювання у координації з керівниками команд та зацікавленими сторонами в Product та Trading.
• Ітеративне вдосконалення: Аналіз результатів з використанням надійних статистичних методів для постійного вдосконалення продуктів з даними.
• Документація: Написання та підтримка технічного дизайну та документації у Git/confluence.
• Інші завдання за необхідності.

• Досвід вирішення кількісних проблем з даними MLB, NBA або NFL.
• Глибоке розуміння технік вирішення специфічних спортивних проблем.
• Здатність динамічно прогнозувати різні аспекти продуктивності гравців та команд.
• Володіння розробкою симуляцій ігор, які імітують реальні спортивні динаміки.
• Експертність у Python та SQL для створення змістовних інсайтів.
• Досвід створення алгоритмів та застосування моделей машинного навчання до спортивних даних.
• Здатність до спільної ітерації над продуктами з даних.
• Знання моделей класифікації, регресії, прогнозування та A/B тестування.
• Досвід надання послуг з використання