Scientific Games:
Scientific Games — мировой лидер в области лотерейных игр, ставок на спорт и технологий, а также предпочтительный партнер государственных лотерей. От передовых серверных систем до захватывающих развлекательных впечатлений и новаторских розничных и цифровых решений — мы каждый день улучшаем игру. Мы выводим дизайн игр на новый уровень и являемся пионерами в области анализа данных и iLottery. Основываясь на доверительных партнерских отношениях, Scientific Games сочетает неустанные инновации, легендарную производительность и непоколебимую безопасность, чтобы ответственно продвигать мировую лотерейную индустрию вперед.
Позиция:
Об роли
Мы ищем ведущего специалиста по работе с данными (Senior Data Scientist), который поможет создать влиятельные системы принятия решений в быстро развивающейся среде, подобной стартапу, внутри крупной организации. Это роль практического разработчика для кандидатов, которые преуспевают в условиях неопределенности, быстро переходят от идеи к реализации и получают энергию от превращения сложных бизнес-задач в масштабируемые продукты на основе данных.
Вы будете тесно сотрудничать с ведущими специалистами по работе с данными (Staff и Principal Data Scientists) для создания производственных систем в области прогнозирования, экспериментирования, ограниченной оптимизации, ценообразования, а также пакетных и потоковых рекомендательных систем. Роль требует полного владения процессом от постановки задачи и моделирования до развертывания в производственной среде с использованием платформы самообслуживания ML.
**Эта позиция начнется удаленно и перейдет в гибридный формат. Кандидаты должны проживать в Торонто, Онтарио.
Квалификация:
Ключевые обязанности:
- Проектирование, создание и развертывание комплексных систем принятия решений, охватывающих прогнозирование спроса, экспериментирование, оптимизацию портфеля, ценообразование и рекомендательные системы.
- Создание пакетных и потоковых конвейеров рекомендаций с использованием многоступенчатой каскадной архитектуры ранжирования, включая генерацию кандидатов, предварительное ранжирование, ранжирование и повторное ранжирование.
- Преобразование нечетких бизнес-задач в структурированные гипотезы, измеримые KPI, планы экспериментов и производственные решения.
- Тесное сотрудничество с инженерами машинного обучения (MLE) для использования инструментов развертывания самообслуживания, мониторинга, теневого развертывания, поэтапного внедрения и рабочих процессов мониторинга KPI.
- Полное владение одной или несколькими предметными областями, обеспечение измеримого бизнес-влияния за счет быстрых циклов итераций.
- Внесение вклада в стандарты моделирования, качество кода, строгость валидации и лучшие практики экспериментирования, установленные руководством Staff и Principal DS.
- Менторство младших специалистов по работе с данными и вклад в технический рост основной команды.
Требуемая квалификация:
Образование:
- Степень магистра или доктора наук в области компьютерных наук, статистики, математики, инженерии, исследования операций, экономики или другой смежной STEM-области.
Опыт:
- Более 2 лет практического опыта в области науки о данных, науки о принятии решений, эконометрики или прикладного машинного обучения.
- Подтвержденная способность самостоятельно создавать комплексные системы науки о данных от постановки задачи до измеримого влияния на производство.
- Подтвержденный опыт в как минимум двух из следующих областей: прогнозирование, экспериментирование, оптимизация, рекомендательные системы, ценообразование, причинно-следственный вывод или наука о портфеле.
- Уверенная работа в быстро развивающейся среде, подобной стартапу, с меняющимися приоритетами и высокими ожиданиями ответственности.
Технические навыки:
- Отличное владение Python, включая pandas, scikit-learn, PyTorch и TensorFlow.
- Отличное знание SQL и опыт работы с большими объемами данных.
- Прочная основа в области статистического моделирования, машинного обучения, экспериментирования и оптимизации.
- Практический опыт создания пакетных и низколатентных потоковых систем принятия решений производственного уровня.
- Желательно знакомство с многоступенчатыми рекомендательными системами, ANN-поиском, встраиваниями (embeddings) и векторным поиском.
Гибкие навыки (Soft Skills):
- Отличные коммуникативные навыки, способность представлять сложные выводы бизнес- и техническим заинтересованным сторонам.
- Командный подход, способность работать межфункционально с командами DS, MLE и продуктовыми командами.
- Выраженная ориентация на результат и уверенность в быстрых итерациях в условиях неопределенности.
Предпочтительная квалификация:
- Опыт работы в качестве раннего или основополагающего специалиста по данным в новой команде или продуктовой области.
- Практический опыт в области оптимизации портфеля, ассортимента, выплат или математического программирования.
- Опыт работы с системами персонализации, игр, розничной торговли, маркетплейсов или принятия решений для цифровых потребителей.
- Знакомство с Databricks, PySpark, MLflow, инструментами для экспериментов и рабочими процессами развертывания в облаке.
- Сильная продуктовая интуиция для балансировки дохода, вовлеченности, маржи и ограничений ответственного использования.
SG является работодателем, предоставляющим равные возможности, и не дискриминирует заявителей по признаку расы, цвета кожи, пола, возраста, национального происхождения, религии, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, статуса ветерана, инвалидности или любой другой защищенной федеральным, штатным или местным законом категории. Если вы хотите получить больше информации о своих правах на равное трудоустройство в соответствии с законом, нажмите здесь для получения Плаката EEOC.
