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Check Point Software Technologies
ARRISE
Científico de Datos - RecSys
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SOBRE NOSOTROS
ARRISE establece el punto de referencia para la prestación de servicios y la excelencia en la industria del iGaming. Desempeñando un papel clave en el éxito de sus clientes, que incluyen Pragmatic Play, una marca en la que confían los mayores casinos online del mundo por sus productos de vanguardia, ARRISE ayuda a ofrecer experiencias de juego excepcionales a millones de jugadores en todo el mundo.
Nuestro equipo global de más de 12,000 profesionales talentosos y motivados está dando forma al futuro del iGaming. Con sede en Gibraltar, tenemos oficinas en Canadá, India, la Isla de Man, Letonia, Malta, Rumanía, Serbia, Bulgaria y los EAU, y más destinos emocionantes en el horizonte.
En ARRISE, nos enorgullecemos de crear oportunidades de crecimiento en todos los niveles, invirtiendo constantemente en nuestra gente, al tiempo que damos la bienvenida a nuevos colegas y forjamos alianzas estratégicas que abren nuevas oportunidades de éxito.
Para lograrlo, apostamos por nosotros mismos. Sabemos que el éxito es un esfuerzo colectivo, y nuestro equipo está impulsado por la ambición, la colaboración y un compromiso compartido para crecer y tener éxito, al tiempo que abrazamos cada paso del viaje.
¡Sé parte del futuro del iGaming con 12,000 ARRISERS! ¿Ves un trabajo que te entusiasma? Solicita ahora y nuestro amable equipo de reclutamiento se pondrá en contacto contigo pronto. Tu viaje comienza aquí.
QUÉ HARÁS
- Diseñar, implementar y optimizar pipelines de recomendación de extremo a extremo, desde la ingesta de datos hasta la inferencia del modelo.
- Construir y mantener pipelines ETL escalables para soportar flujos de datos fiables y eficientes.
- Desarrollar, evaluar y mejorar continuamente modelos de ML para sistemas de recomendación.
- Investigar, prototipar e implementar enfoques de vanguardia (SOTA) para mejorar la calidad de las recomendaciones e impulsar métricas clave de negocio.
- Escalar y optimizar pipelines de datos y modelos para manejar grandes volúmenes de datos y necesidades de procesamiento en tiempo real o por lotes.
- Integrar datos multimodales (p. ej., señales de comportamiento, transaccionales y contextuales) de varios sistemas en modelos de recomendación.
- Garantizar la robustez y estabilidad de los pipelines implementando pruebas unitarias y de integración en flujos de trabajo de datos, modelado y despliegue.
- Monitorizar y mantener el rendimiento del sistema de extremo a extremo, incluyendo pipelines de datos, calidad del modelo e impacto downstream.
- Diseñar y analizar pruebas A/B para evaluar el rendimiento del modelo y apoyar decisiones de producto basadas en datos.
- Construir dashboards y herramientas de observabilidad para rastrear métricas de modelos, estado del sistema y KPIs de negocio.
- Colaborar estrechamente con Ingenieros de Datos, Ingenieros de Software y stakeholders para entregar soluciones escalables y listas para producción.
QUÉ TE PEDIMOS
- Grado o Máster en Informática, Ingeniería o un campo relacionado
- Sólida experiencia en Python con uso reciente en producción, incluyendo trabajo práctico con bibliotecas y frameworks de ciencia de datos y machine learning (p. ej., Pandas, Polars, NumPy, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, JAX, Hugging Face, …)
- Experiencia en la construcción y despliegue de sistemas de machine learning de extremo a extremo en plataformas de IA en la nube (Azure, GCP, o AWS), desde pipelines ETL hasta despliegue y monitorización, incluyendo versionado de modelos y seguimiento de experimentos, soportando flujos de trabajo por lotes o en tiempo real.
- Sólida comprensión de sistemas de recomendación basados en deep learning para la predicción del siguiente elemento, y arquitecturas NLP análogas que modelan patrones secuenciales y contexto.
- Experiencia demostrada en la construcción de pipelines eficientes de transformación de datos tanto para cargas de trabajo transaccionales (OLTP) como analíticas (OLAP), con un sólido conocimiento de bases de datos SQL y NoSQL (p. ej., PostgreSQL, MySQL, Redshift, Snowflake, BigQuery, MongoDB, Cassandra)
- Experiencia con pruebas unitarias y de integración (p. ej., Pytest), pipelines de CI/CD, y contenedorización basada en Docker.
QUÉ TE DISTINGUIRÁ
- Experiencia en la construcción de sistemas de recomendación a gran escala (p. ej., generación de candidatos, ranking, recuperación, personalización).
- Historial de publicaciones en deep learning en conferencias o revistas relevantes.
- Experiencia con Azure Data Factory / AWS Glue / Google Cloud Dataflow.
- Experiencia en el diseño y análisis de pruebas A/B, con una sólida comprensión de las métricas de evaluación relevantes.
- Experiencia en el diseño e implementación de pipelines basados en metadatos para escalar sistemas automatizados de pruebas A/B.
- Experiencia en el desarrollo de modelos multimodales que integran múltiples tipos de datos (p. ej., texto, imágenes, audio).
- Experiencia en la aplicación de modelos basados en transformadores o modelos de lenguaje grandes (LLMs) a tareas de recomendación o personalización.
- Experiencia con entrenamiento distribuido, incluyendo paralelismo de datos y paralelismo de modelos.
- Experiencia con procesamiento de datos distribuido y tecnologías de big data (p. ej., Spark, Hadoop, Flink, Kafka, Hive, Presto, Databricks).
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