Responsable senior, Data Science

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Chess.com

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501 - 1000 employés

Fondée en 2007

🎮 Jeux vidéo

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💰 Private Equity Round en 2022-01

Gaming • Education • Media

Chess. com est la plateforme de référence pour jouer et apprendre les échecs en ligne, avec un large éventail de fonctionnalités, notamment : • parties en direct contre d’autres joueurs ; • bots d’entraînement personnalisables ; • puzzles d’échecs ; • cours complets. La plateforme est reconnue pour développer la reconnaissance de schémas et renforcer l’ensemble des compétences échiquéennes. Chess. com assure également la couverture des grands événements, comme le Championnat du monde de la FIDE. Avec la volonté de créer une communauté bienveillante et engageante pour des joueurs de tous niveaux, Chess. com est une ressource incontournable pour progresser ou profiter du jeu compétitif.

Description

• Piloter des travaux de data science à fort impact couvrant la data science produit et la lutte contre la triche • Concevoir et développer des algorithmes, des modèles et des fonctionnalités basées sur les données qui façonnent directement l'expérience d'échecs pour nos utilisateurs • Collaborer avec l'ensemble de l'entreprise sur la vision produit et l'exécution • Travailler en étroite collaboration avec les chefs de produit, les ingénieurs, les designers et les rédacteurs • Concevoir et déployer des heuristiques créatives, des algorithmes et des modèles permettant d'identifier la triche à grande échelle • Élever la qualité et la sophistication de nos approches au fil du temps • Gérer une équipe réduite de data scientists • Transformer la stratégie en objectifs d'équipe clairs et mesurables • Aider les data scientists à évoluer vers des scientifiques capables d'opérer avec plus de rapidité et d'autonomie au fil du temps • Communiquer tôt et fréquemment

🎯 Exigences

• Plus de 5 ans d'expérience en data science • Excellentes compétences en Python et SQL • Expérience de création et d'utilisation de pipelines de données avec BigQuery et GCP ou des bases/stockages cloud similaires à grande échelle • À l'aise avec les flux de travail pilotés par agents et les outils (Cursor, Claude Code ou équivalents) • Solides fondamentaux en Machine Learning avec une profondeur suffisante pour contribuer de manière significative aux modèles de la stack de données liées aux échecs • Capacité avérée à communiquer clairement les résultats aux pairs techniques et aux parties prenantes non techniques de niveau élevé • Expérience en management ou en mentorat significatif d'autres data scientists ou analystes.

🏖️ Avantages

• Télétravail à 100 % (travail possible depuis n'importe où) • Bonne superposition d'horaires entre les fuseaux horaires de l'Est et du Pacifique