- Зарплата
- 2 500 $ – 4 000 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Data Scientist / ML Engineer
Уникальный проект для любителей киберспорта с конкурентной зарплатой в валюте и удаленным форматом. Работа в небольшой команде над продуктом с реальной аудиторией дает большую свободу и видимый результат.
Сложность вакансии
Позиция требует редкого сочетания глубоких технических навыков в ML и экспертного знания предметной области (CS2). Кандидату предстоит работать с нетривиальными игровыми данными и самостоятельно формулировать гипотезы.
Анализ зарплаты
Предлагаемая вилка $2500-4000 полностью соответствует рыночным ожиданиям для Middle/Senior Data Scientist в международном сегменте с учетом удаленной работы. Верхняя граница в $4000 является привлекательной для специалистов среднего уровня.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в SCOPE.GG уже сейчас
Если ты готов превращать игровые стратегии CS2 в крутые ML-модели, откликайся прямо сейчас!
Описание вакансии
#jobs #vacancy #remote
Всем привет!
Ищем сильного Data Scientist / ML Engineer в SCOPE.GG — аналитическую платформу для игроков CS2.
Нужен человек, который хорошо понимает CS2 и хочет превращать игровые механики, стратегии и поведение игроков в данные, метрики и ML-модели, напрямую влияющие на продукт для тысяч пользователей.
Что предстоит делать:
— 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;
— проверять гипотезы и внедрять новые метрики, которые помогают игрокам лучше понимать свою игру;
— участвовать в развитии аналитических и ML-инструментов продукта.
Что важно:
— 2–3+ года опыта в роли Data Scientist / ML Engineer;
— 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;
— интерес к CS2 и желание глубоко исследовать игру через данные.
Будет плюсом:
— опыт работы с MongoDB;
— большой игровой опыт в CS2;
— опыт разработки плагинов для CS2 и работы с игровыми парсерами;
— умение объяснять выводы из данных нетехническим коллегам;
— знание Go.
Условия:
— удалённая работа;
— 2500-4000$
— гибкий график;
— работа над продуктом для многотысячного сообщества игроков CS2;
— небольшая команда без избыточной бюрократии;
— сложные данные, исследовательские задачи и возможность влиять на продукт;
— сильная команда, объединяющая любовь к играм и технологиям.
Если ты или кто-то из твоего окружения подходит — напиши мне в личку: Откликнуться
#DataScientist #MLEngineer #MachineLearning #DataAnalytics #CS2 #Gaming #RemoteJobs #SCOPEGG
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Data Analysis
- Python
- Machine Learning
- Statistics
- Go
- MongoDB
- Data Science
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания предметной области и умения фичеризировать игровые события.
Какие признаки (features) вы бы выделили из демо-файла для оценки эффективности игрока в роли 'support'?
Оценка навыков статистического анализа.
Как бы вы проверили гипотезу о том, что изменение стоимости конкретного оружия статистически значимо повлияло на винрейт стороны защиты?
Проверка технического кругозора и работы с БД.
В каких случаях для хранения игровых событий вы бы предпочли MongoDB вместо реляционной базы данных?
Оценка продуктового мышления.
Как вы будете валидировать ML-модель, предсказывающую вероятность победы в раунде в реальном времени?
Проверка навыков коммуникации.
Как бы вы объяснили гейм-дизайнеру, почему модель ошибается в оценке вклада игрока в конкретной ситуации?
Похожие вакансии
Senior Data Scientist
Data Scientist (Senior)
ML Engineer (Senior)
Старший специалист по Data Science
ML-инженер
Руководитель Data Science команды (Анализ спроса в маркетплейсе)
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!