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ARRISE
Data Scientist - RecSys
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À PROPOS DE NOUS
ARRISE établit la référence en matière de prestation de services et d'excellence dans l'industrie de l'iGaming. Jouant un rôle clé dans le succès de ses clients, dont Pragmatic Play, une marque sur laquelle les plus grands casinos en ligne du monde s'appuient pour ses produits de pointe, ARRISE contribue à offrir des expériences de jeu exceptionnelles à des millions de joueurs dans le monde.
Notre équipe mondiale de plus de 12,000 professionnels talentueux et motivés façonne l'avenir de l'iGaming. Notre siège social est à Gibraltar, et nous avons des bureaux au Canada, en Inde, sur l'Île de Man, en Lettonie, à Malte, en Roumanie, en Serbie, en Bulgarie et aux Émirats arabes unis, avec d'autres destinations passionnantes à l'horizon.
Chez ARRISE, nous sommes fiers de créer des opportunités de croissance à tous les niveaux, en investissant constamment dans nos collaborateurs tout en accueillant de nouveaux collègues et en forgeant des partenariats stratégiques qui ouvrent de nouvelles perspectives de succès.
Pour y parvenir, nous misons sur nous-mêmes. Nous savons que le succès est un effort collectif, et notre équipe est animée par l'ambition, la collaboration et un engagement commun à grandir et à réussir — tout en embrassant chaque étape du parcours.
Faites partie de l'avenir de l'iGaming avec les 12,000 ARRISERS ! Vous voyez un poste qui vous passionne ? Postulez dès maintenant, et notre équipe de recrutement sympathique vous contactera bientôt. Votre parcours commence ici.
CE QUE VOUS FEREZ
- Concevoir, implémenter et optimiser des pipelines de recommandation de bout en bout, de l'ingestion des données à l'inférence du modèle.
- Construire et maintenir des pipelines ETL évolutifs pour supporter des flux de données fiables et efficaces.
- Développer, évaluer et améliorer continuellement des modèles ML pour les systèmes de recommandation.
- Rechercher, prototyper et implémenter des approches de pointe (SOTA) pour améliorer la qualité des recommandations et stimuler les indicateurs commerciaux clés.
- Mettre à l'échelle et optimiser les pipelines de données et de modèles pour gérer de grands volumes de données et les besoins de traitement en temps réel ou par lots.
- Intégrer des données multimodales (par exemple, comportementales, transactionnelles et contextuelles) provenant de divers systèmes dans les modèles de recommandation.
- Assurer la robustesse et la stabilité des pipelines en implémentant des tests unitaires et d'intégration à travers les flux de travail de données, de modélisation et de déploiement.
- Surveiller et maintenir les performances du système de bout en bout, y compris les pipelines de données, la qualité des modèles et l'impact en aval.
- Concevoir et analyser des tests A/B pour évaluer les performances des modèles et soutenir les décisions produit basées sur les données.
- Construire des tableaux de bord et des outils d'observabilité pour suivre les métriques des modèles, l'état du système et les KPI commerciaux.
- Collaborer étroitement avec les ingénieurs de données, les ingénieurs logiciels et les parties prenantes pour livrer des solutions évolutives et prêtes pour la production.
CE QUE NOUS ATTENDONS DE VOUS
- Diplôme de Licence ou de Master en informatique, ingénierie ou un domaine connexe
- Solide expérience en Python avec une utilisation récente en production, y compris un travail pratique avec des bibliothèques et des frameworks de science des données et de machine learning (par exemple, Pandas, Polars, NumPy, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, JAX, Hugging Face, …)
- Expérience dans la construction et le déploiement de systèmes machine learning de bout en bout sur des plateformes d'IA cloud (Azure, GCP, ou AWS), des pipelines ETL au déploiement et à la surveillance, y compris la gestion des versions des modèles et le suivi des expériences, supportant des flux de travail par lots ou en temps réel.
- Compréhension approfondie des systèmes de recommandation basés sur le deep learning pour la prédiction de l'élément suivant, et des architectures NLP analogues qui modélisent les schémas séquentiels et le contexte.
- Expérience démontrée dans la construction de pipelines de transformation de données efficaces pour les charges de travail transactionnelles (OLTP) et analytiques (OLAP), avec une solide connaissance des bases de données SQL et NoSQL (par exemple, PostgreSQL, MySQL, Redshift, Snowflake, BigQuery, MongoDB, Cassandra)
- Expérience avec les tests unitaires et d'intégration (par exemple, Pytest), les pipelines CI/CD, et la conteneurisation basée sur Docker.
CE QUI VOUS DISTINGUERA
- Expérience dans la construction de systèmes de recommandation à grande échelle (par exemple, génération de candidats, classement, récupération, personnalisation).
- Historique de publications dans le domaine du deep learning lors de conférences ou de revues pertinentes.
- Expérience avec Azure Data Factory / AWS Glue / Google Cloud Dataflow.
- Expérience dans la conception et l'analyse de tests A/B, avec une solide compréhension des métriques d'évaluation pertinentes.
- Expérience dans la conception et l'implémentation de pipelines pilotés par métadonnées pour mettre à l'échelle les systèmes de tests A/B automatisés.
- Expérience dans le développement de modèles multimodaux qui intègrent plusieurs types de données (par exemple, texte, images, audio).
- Expérience dans l'application de modèles basés sur des transformeurs ou de grands modèles de langage (LLMs) à des tâches de recommandation ou de personnalisation.
- Expérience avec l'entraînement distribué, y compris le parallélisme des données et le parallélisme des modèles.
- Expérience avec le traitement distribué des données et les technologies Big Data (par exemple, Spark, Hadoop, Flink, Kafka, Hive, Presto, Databricks).
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