Описание должности
Эта роль играет ключевое значение в продвижении инноваций, основанных на данных, для стратегии продуктов Web3, игрового дизайна и динамики сообщества. Вы будете разрабатывать и создавать модели машинного обучения и статистические модели, адаптированные к различным наборам данных и бизнес-потребностям, обеспечивая их соответствие целям организации. Должность требует глубокого понимания принципов науки о данных и их применения к сложным проблемам в экосистемах блокчейна и финтеха. Вы также будете ответственны за преобразование аналитических данных в действенные стратегии, способствующие развитию продукта и вовлечению пользователей.
Ключевые обязанности
- Разработка и внедрение моделей машинного обучения, статистических анализов и конвейеров данных для поддержки бизнес-решений и инноваций продукта.
- Сотрудничество с кросс-функциональными командами, включая продукт, игровой дизайн, блокчейн-инжиниринг и финансы, для определения технических подходов и реализации решений.
- Руководство сквозным процессом сбора, очистки и преобразования данных с использованием инструментов, таких как Python, SQL, и фреймворков обработки данных.
- Создание визуализаций и отчетов для эффективного представления результатов заинтересованным сторонам и техническим командам.
- Интеграция результатов науки о данных в инженерные системы, обеспечивая масштабируемость и производительность для приложений реального времени.
- Постоянное совершенствование моделей на основе обратной связи и изменяющихся бизнес-требований, поддержание высокой точности и актуальности.
Требования к должности
- Доказанный опыт проектирования моделей машинного обучения и статистических моделей для сложных наборов данных с акцентом на приложения Web3 и блокчейна.
- Высокий уровень владения языками программирования, такими как Python, R и SQL, а также опыт работы с инструментами обработки данных, такими как Pandas, NumPy и TensorFlow.
- Отличные коммуникативные навыки для изложения технических результатов нетехническим заинтересованным сторонам и сотрудничества с кросс-функциональными командами.
- Способность работать как самостоятельно, так и в команде, сочетая аналитическую строгость с креативным решением проблем.
- Глубокое понимание рабочих процессов науки о данных, включая разработку конвейеров данных, развертывание моделей и интеграцию систем.
- Опыт работы с облачными платформами (например, AWS, GCP) и технологиями больших данных (например, Hadoop, Spark) для масштабируемой обработки данных.
- Знание бизнес-аналитики и ее применения к стратегии продукта, динамике сообщества и финансовому моделированию в контексте Web3.
- Высокая внимательность к деталям и способность управлять несколькими проектами одновременно, обеспечивая высокое качество результатов.
- Желательно: Знакомство с инструментами игровой аналитики, блокчейн-протоколами и децентрализованными приложениями (dApps) для углубления экспертизы в предметной области.
- Желательно: Опыт проведения A/B-тестирования, анализа поведения пользователей и прогнозного моделирования для оптимизации продукта.