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Data Scientist - RecSys
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WAS SIE TUN WERDEN *
- Entwurf, Implementierung und Optimierung von End-to-End-Empfehlungs-Pipelines, von der Datenerfassung bis zur Modellinferenz. *
- Aufbau und Pflege skalierbarer ETL-Pipelines zur Unterstützung zuverlässiger und effizienter Datenflüsse. *
- Entwicklung, Bewertung und kontinuierliche Verbesserung von ML-Modellen für Empfehlungssysteme. *
- Erforschung, Prototyping und Implementierung von State-of-the-Art (SOTA)-Ansätzen zur Verbesserung der Empfehlungsqualität und zur Steigerung wichtiger Geschäftsmetriken. *
- Skalierung und Optimierung von Daten- und Modell-Pipelines zur Verarbeitung großer Datenmengen und zur Erfüllung von Echtzeit- oder Batch-Verarbeitungsanforderungen. *
- Integration multimodaler Daten (z. B. Verhaltens-, Transaktions- und kontextbezogene Signale) aus verschiedenen Systemen in Empfehlungsmodelle. *
- Sicherstellung der Robustheit und Stabilität von Pipelines durch Implementierung von Unit- und Integrationstests über Daten-, Modellierungs- und Deployment-Workflows hinweg. *
- Überwachung und Wartung der End-to-End-Systemleistung, einschließlich Datenpipelines, Modellqualität und nachgelagerten Auswirkungen. *
- Entwurf und Analyse von A/B-Tests zur Bewertung der Modellleistung und zur Unterstützung datengetriebener Produktentscheidungen. *
- Erstellung von Dashboards und Observability-Tools zur Verfolgung von Modellmetriken, Systemzustand und Business-KPIs. *
- Enge Zusammenarbeit mit Data Engineers, Software Engineers und Stakeholdern zur Lieferung skalierbarer, produktionsreifer Lösungen.
WAS SIE MITBRINGEN *
- Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet *
- Umfangreiche Python-Erfahrung mit aktueller produktiver Nutzung, einschließlich praktischer Arbeit mit Data-Science- und machine learning-Bibliotheken und -Frameworks (z. B. Pandas, Polars, NumPy, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, JAX, Hugging Face, …) *
- Erfahrung im Aufbau und Deployment von End-to-End machine learning-Systemen auf Cloud-KI-Plattformen (Azure, GCP oder AWS), von ETL-Pipelines bis hin zu Deployment und Monitoring, einschließlich Modellversionierung und Experiment-Tracking, zur Unterstützung von Batch- oder Echtzeit-Workflows. *
- Starkes Verständnis von deep learning-basierten Empfehlungssystemen für die Vorhersage des nächsten Elements und analogen NLP-Architekturen, die sequentielle Muster und Kontext modellieren. *
- Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau effizienter Datentransformations-Pipelines für transaktionale (OLTP) und analytische (OLAP) Workloads, mit fundierten Kenntnissen von SQL und NoSQL-Datenbanken (z. B. PostgreSQL, MySQL, Redshift, Snowflake, BigQuery, MongoDB, Cassandra). *
- Erfahrung mit Unit- und Integrationstests (z. B. Pytest), CI/CD-Pipelines und Docker-basierter Containerisierung.
WAS SIE AUSZEICHNET *
- Erfahrung im Aufbau von groß angelegten Empfehlungssystemen (z. B. Kandidatengenerierung, Ranking, Retrieval, Personalisierung). *
- Erfolgsbilanz von Publikationen im Bereich deep learning auf relevanten Konferenzen oder Journals. *
- Erfahrung mit Azure Data Factory / AWS Glue / Google Cloud Dataflow. *
- Erfahrung im Entwurf und der Analyse von A/B-Tests mit einem soliden Verständnis der relevanten Bewertungsmetriken. *
- Erfahrung im Entwurf und der Implementierung von Metadaten-gesteuerten Pipelines zur Skalierung von automatisierten A/B-Testing-Systemen. *
- Erfahrung in der Entwicklung multimodaler Modelle, die mehrere Datentypen integrieren (z. B. Text, Bilder, Audio). *
- Erfahrung in der Anwendung von Transformer-basierten Modellen oder großen Sprachmodellen (LLMs) für Empfehlungs- oder Personalisierungsaufgaben. *
- Erfahrung mit verteiltem Training, einschließlich Datenparallelität und Modellparallelität. *
- Erfahrung mit verteilter Datenverarbeitung und Big-Data-Technologien (z. B. Spark, Hadoop, Flink, Kafka, Hive, Presto, Databricks).
ÜBER UNS
ARRISE ist ein weltweit führender Anbieter von Softwareentwicklung und Dienstleistungen für die iGaming-Industrie und beschäftigt mehr als 2,500 Fachleute an über 12 Standorten weltweit.
Von der Konzeption bis zur Auslieferung kombinieren wir technisches Fachwissen, Kreativität und Branchenkenntnisse, um Produkte, Plattformen und Dienstleistungen zu entwickeln, die das Spielererlebnis prägen und einige der branchenführenden Marken unterstützen.
Wir sind am bekanntesten für die Arbeit, die wir für Pragmatic Play leisten, und entwickeln und unterstützen Technologie, Produkte und spezialisierte Dienstleistungen, die von Millionen von Spielern weltweit genutzt werden.
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