Datenwissenschaftler

• Practice Data

• Location California , United States

Ich arbeite mit einem Unternehmen zusammen, das derzeit einen erfahrenen Data Scientist sucht, um sein Datenplattformteam zu verstärken und die Entwicklung fortschrittlicher Analyselösungen für die Identitätsauflösung und prädiktive Modellierung im Bereich Sport- und Unterhaltungseinrichtungen zu leiten.

Sie entwickeln ausgefeilte probabilistische und deterministische Abgleichsalgorithmen, um einheitliche Fanprofile über Millionen von Berührungspunkten hinweg zu erstellen und gleichzeitig Vorhersagemodelle zu entwickeln, die den Betrieb von Veranstaltungsorten und das Fanerlebnis verbessern. In dieser Rolle werden Sie Modelle für maschinelles Lernen entwerfen und implementieren, die die Entscheidungsfindung in Echtzeit für das Crowd Management, personalisierte Fan-Erlebnisse und die Optimierung der Einnahmen unterstützen. Sie arbeiten mit riesigen Datensätzen aus Ticketingsystemen, mobilen Apps, Sensoren vor Ort und Plattformen von Drittanbietern und liefern umsetzbare Erkenntnisse, die die Art und Weise verändern, wie Veranstaltungsorte ihr Publikum verstehen und mit ihm umgehen.

Verantwortlichkeiten
Entwerfen und implementieren Sie Systeme zur Identitätsauflösung, die deterministische und probabilistische Abgleichsalgorithmen kombinieren, um Fanprofile über mehrere Berührungspunkte hinweg zu vereinheitlichen Entwickeln Sie Vorhersagemodelle für das Fanverhalten, einschließlich der Vorhersage von Besucherzahlen, Kaufmustern und Personalisierung unter Verwendung fortschrittlicher ML-Techniken
Erstellen Sie Echtzeit-Scoring-Engines für dynamische Preisgestaltung, gezieltes Marketing und betriebliche Optimierung
Erstellen Sie Systeme zur Erkennung von Anomalien für das Crowd Management und die Sicherheit unter Verwendung von Streaming-Sensordaten
Implementieren Sie Feature-Engineering-Pipelines, die Milliarden von Ereignissen aus Ticketing, POS, mobilen Apps und IoT-Geräten verarbeiten
Entwerfen Sie Frameworks für Experimente, einschließlich A/B-Tests und kausaler Schlussfolgerungen, um die Auswirkungen von Initiativen des Veranstaltungsorts zu messen

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