Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Data Science Team Lead
Отличная вакансия в крупной международной компании с сильной корпоративной культурой и современным стеком. Предлагается расширенный пакет льгот, гибридный график и работа над масштабными продуктами.
Сложность вакансии
Роль требует сочетания сильных технических навыков (MLOps, Deep Learning) и подтвержденного опыта управления командой. Высокая ответственность за полный жизненный цикл ИИ-продуктов в динамичной среде GameTech повышает планку требований.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, но для позиции Team Lead в Афинах рыночный диапазон составляет от 55 000 до 85 000 евро в год. Kaizen Gaming позиционирует себя как премиальный работодатель, поэтому можно ожидать предложения по верхней границе рынка плюс бонусы.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Data Science Team Lead position at Kaizen Gaming. With extensive experience in leading AI product teams and a proven track record of deploying machine learning models into production, I am confident in my ability to drive high-impact results for Betano. My background combines deep theoretical knowledge of ML algorithms with practical expertise in MLOps and software engineering, which aligns perfectly with your team's needs.
Throughout my career, I have successfully managed teams of data scientists and engineers, translating complex business requirements into scalable technical solutions. I am particularly drawn to Kaizen Gaming's commitment to innovation and its recognition as a Great Place to Work. I am eager to bring my skills in Python, Deep Learning, and team mentorship to your Athens-based team and contribute to the continued success of your global AI initiatives.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в kaizengaming уже сейчас
Присоединяйтесь к лидеру GameTech индустрии и возглавьте команду, создающую ИИ-продукты мирового уровня!
Описание вакансии
We are Kaizen Gaming
Kaizen Gaming, the team powering Betano, is one of the biggest GameTech companies in the world, operating in 20 markets. We always aim to leverage cutting-edge technology, providing the best experience to our millions of customers who trust us for their entertainment.
We are a diverse team of more than 2.700 Kaizeners, from 40+ nationalities spreading across 3 continents.
Our #oneteam is proud to be among the Best Workplaces in Europe and certified Great Place to Work across our offices. Here, there’ll be no average day for you. Ready to Press Play on Potential?
Let's start with the role
As the team lead of an AI product team you will lead and guide the team's efforts in delivering high impact AI products. You will be at the core of AI developments, analyzing data, building machine learning models, collaborating with the tech team to create successful AI products.
The ideal candidate will combine a deep understanding of machine learning algorithms and proven extensive experience in building ML/AI powered applications in production along with previous experience of leading and managing AI teams.
As a Data Science Team Lead, you will:
- Manage a team of 5 to 7 skilled data scientists and machine learning engineers.
- Translate product requirements to machine learning problems and identifying areas where AI can have the most business impact;
- Analyze data to identify significant patterns and generate insights;
- Perform exploratory data analysis (EDA) and feature engineering to support the modeling process;
- Implement best practices on model selection, parameter tuning and optimization.
- Run comparative experiments for model training;
- Analyze ML metrics to evaluate different potential solutions;
- Manage the full lifecycle of AI features, from data collection to model design and to implementation and optimization in production environments;
- Mentor and share knowledge with more junior members and guide the team through complex projects.
What you’ll bring
Must-have:
- Previous experience as a people manager;
- Expert knowledge of machine learning algorithm and their theoretical foundations;
- Extensive hands-on experience in delivering machine learning models to production;
- Experience in developing MLOps solutions;
- Knowledge of Deep learning;
- Proficiency in Python’s machine learning ecosystem and solid software engineering skills (OOP);
- Strong skills in teamwork, communication, and analytical thinking;
- Fluency in English, both oral and written.
Nice-to-have:
- Experience with Big Data tools (Spark/PySpark) and cloud environment, ideally Azure / Databricks;
- Previous experience in pricing optimisation;
- Previous experience in forecasting;
- Previous experience in the betting industry.
Kaizen Gaming Perks
- 🕑 Hybrid way of working;
- 🏃 A buddy will support you with your onboarding;
- 💸 Competitive pay & bonus scheme;
- ⭐Developmental 360° feedback framework;
- 💰 Monthly meal allowance;
- 👩⚕️ Private health insurance for you and your family;
- 📚 Unlimited access to Udemy & continuous training;
- 👨👩👧👦 Family Support.
- #LI-HYBRID
- #LI-AP
Recruitment Privacy Notice
Regarding the data you share with us, you may find and read our recruitment privacy notice here.
We are an equal opportunity employer committed to fostering a diverse and inclusive workplace. We welcome applications from individuals of all backgrounds, regardless of race, gender, religion, sexual orientation,or age.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- Machine Learning
- Deep Learning
- MLOps
- Spark
- PySpark
- Azure
- Databricks
- OOP
- Feature Engineering
- EDA
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка лидерских качеств и умения разрешать конфликты внутри команды специалистов.
Расскажите о случае, когда в вашей команде возник технический спор по поводу архитектуры модели. Как вы модерировали дискуссию и к какому решению пришли?
Оценка способности кандидата связывать технические метрики с бизнес-результатами.
Как вы определяете приоритетность задач в бэклоге ИИ-команды, когда бизнес-требования конфликтуют с необходимостью технического долга или исследований?
Проверка практического опыта в MLOps, заявленного в требованиях.
Опишите ваш опыт построения CI/CD пайплайнов для ML-моделей. С какими основными трудностями вы сталкивались при мониторинге моделей в продакшене?
Оценка глубины знаний в области машинного обучения.
В каких случаях вы бы предпочли использование классических алгоритмов машинного обучения глубокому обучению (Deep Learning) для задач прогнозирования?
Проверка опыта в специфических для компании областях (ценообразование/прогнозирование).
Какие подходы к оптимизации ценообразования или прогнозированию спроса вы использовали ранее и как оценивали их эффективность?
Похожие вакансии
Principal Data Scientist
Lead Data Scientist
Principal Machine Learning Engineer- Perception
Staff Tech Lead Manager, ML Data Services
Lead Machine Learning Engineer
Lead Machine Learning Engineer
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!