Senior Data Scientist

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 2 Tagen

🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

📊 Data Scientist

👻 Geisterscore 12%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Warum dieser Wert:

• Seit 2 Tagen offen.
• Stellen bei diesem Unternehmen werden meist in 25 Tagen besetzt.
• Kein Gehalt angegeben.

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Gamingtec

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2013

🎲 Glücksspiel

🤝 B2B

☁️ SaaS

Gambling • B2B • SaaS

Gamingtec ist ein B2B-iGaming-Plattformanbieter, der schlüsselfertige und White-Label-Software für Online-Casinos und Sportwetten bereitstellt. Das Unternehmen bietet modulare, skalierbare Plattformlösungen - Casino, Sportwetten (einschließlich einer KI-gestützten Sportwettenlösung), Affiliate-Software und Agentenmanagement -, die für einen schnellen Markteintritt (6–8 Wochen), die Einhaltung von regulatorischen Anforderungen in mehreren Jurisdiktionen und umfangreiche Integrationen (Spieleanbieter, Zahlungen, PAM) konzipiert sind. Gamingtec unterstützt zahlreiche Märkte und Währungen, berichtet über eine umfassende Abdeckung von Events (über 50. 000 Live-Events monatlich und über 40. 000 Pre-Match-Events monatlich) und fördert Partnerschaften mit Zahlungs- und Betrugsbekämpfungsanbietern. Das Unternehmen positioniert sich als Partner für Betreiber, die Online-Glücksspielmarken starten oder skalieren möchten.

Beschreibung

• Design, build, and evaluate recommendation, personalization, and ranking models • Develop and apply NLP and GenAI techniques, including RAG and prompt-based approaches, for recommendations and agent workflows • Perform data analysis and feature engineering on large, complex, and messy datasets • Build and maintain offline and online evaluation frameworks for model quality, relevance, latency, and business impact • Investigate failure modes and conduct error analysis • Make practical tradeoffs between quality, speed, and complexity • Partner with engineering and platform teams to deploy, monitor, and iterate on production models • Communicate findings and recommendations to technical and non-technical stakeholders • Stay current with recommendation systems, NLP, and GenAI advances and inform the roadmap • Document models, pipelines, and methodologies • Ensure data handling complies with privacy and security regulations such as GDPR and CCPA • Ship measurable improvements to recommendation, personalization, or GenAI-powered features • Establish evaluation frameworks for core models or agent workflows • Turn ambiguous data or product questions into analyses, experiments, and recommendations • Improve metrics such as relevance, engagement, conversion, retention, latency, or cost efficiency

🎯 Anforderungen

• 4+ years of experience in data science or machine learning, with a strong focus on recommendation systems, personalization, or ranking • Hands-on experience training, evaluating, and deploying models in production, including NLP or GenAI-based approaches • Proficiency in Python • Solid experience with ML frameworks such as PyTorch, TensorFlow, or scikit-learn • Experience with data libraries such as Pandas and NumPy • Strong understanding of collaborative filtering, content-based filtering, and ranking • Working knowledge of prompting, retrieval-augmented generation (RAG), fine-tuning, or GenAI system evaluation • Experience with AWS, GCP, or Azure • Experience with modern data infrastructure such as Spark, Snowflake, BigQuery, or Databricks • Familiarity with version control, Docker, Kubernetes, and experiment tracking tools such as MLflow or Weights & Biases • Strong quantitative and analytical skills • Ability to communicate technical work to non-technical stakeholders • Experience with reinforcement learning, multi-armed bandits, vector databases, retrieval infrastructure, agent orchestration frameworks, A/B testing, early-stage startups, publications, talks, or open-source projects is nice to have • Strong overlap with European time zones preferred

🏖️ Vorteile

• Flexible remote environment with strong overlap with European time zones preferred • Competitive salary and equity package • Direct access to the founders and real influence over how Whizdom AI builds and evaluates its models • High-ownership role with room to shape recommendation and GenAI systems used by real customers • Opportunity to work across both classic ML and modern GenAI problems • Small team, low bureaucracy, and a lot of room to grow

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