Data Scientist
SCOPE.GG — аналитическая платформа для игроков CS2. Мы обрабатываем сотни терабайт данных по матчам, строим продвинутую игровую аналитику и создаём инструменты, которые помогают игрокам лучше понимать свою игру и прогрессировать быстрее.
Сейчас мы ищем Data Scientist / ML Engineer, который хорошо понимает CS2 и хочет превращать игровые механики и стратегии в данные, метрики и ML-модели, влияющие на продукт, которым ежедневно пользуются тысячи игроков.
Чем предстоит заниматься
- Анализировать большие массивы игровых данных CS2 и находить закономерности в поведении игроков.
- Строить распределения, проводить статистический анализ и формулировать выводы на основе данных.
- Разрабатывать, обучать и валидировать ML-модели для игровых сценариев.
- Переводить игровые механики, стратегии и игровые ситуации в измеримые признаки и метрики.
- Работать с большими объёмами данных по матчам и участвовать в развитии аналитической инфраструктуры продукта.
- Проверять гипотезы и внедрять новые метрики, которые помогут игрокам лучше понимать свою игру.
Ждём от тебя
- Опыт работы Data Scientist / ML Engineer от 2–3 лет.
- Хорошее понимание CS2: игровых механик, ролей, экономики и стратегий.
- Опыт статистического анализа данных и машинного обучения.
- Умение выбирать подходящую модель под задачу и аргументировать свой выбор.
- Самостоятельность в постановке и решении аналитических задач.
- Любовь к CS2 и желание глубоко разбираться в игре через данные.
Будет плюсом:
- Опыт работы с MongoDB.
- Понимание устройства игровых движков.
- Большой игровой опыт в CS2.
- Знание Go.
- Опыт разработки плагинов для CS2 или работы с игровыми парсерами.
- Умение объяснять выводы из данных нетехническим коллегам.
Почему стоит присоединиться
- Работа над продуктом для многотысячного сообщества игроков CS2.
- Мы небольшая команда без душных процессов и твои решения напрямую влияют на пользовательский опыт.
- Неограниченное количество интересных данных и сложных задач.
- Удалённый формат работы.
- Сильная команда, которая любит игры так же, как и технологии.
- Возможность экспериментировать, исследовать и внедрять новые идеи в продукт.