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Senior Data Scientist - Real-Time Esports Predictions (m/f/x) - Remote-Stelle

GRID

Von überallRemote
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Veröffentlicht: (vor 12 Tagen)Aktiv bis: bis 22. November 2026

Senior Data Scientist - Real-Time Esports Predictions (m/f/x) - Daten und Analytics, remote

GRID sucht Senior Data Scientist - Real-Time Esports Predictions (m/f/x): Senior-Niveau, das Unternehmen erwartet also, dass Sie die Entscheidungen selbst treffen. Die Stelle liegt im Bereich Daten und Analytics und ist vollständig remote. Das Unternehmen schränkt den Wohnort der Kandidatin nicht ein, Sie können sich also von überall bewerben.

Die wichtigsten in der Anzeige genannten Werkzeuge sind: Python, Machine Learning. Der Lebenslauf sollte konkrete Beispiele genau dieser Fähigkeiten zeigen.

Das Unternehmen hat keine Zahl veröffentlicht, das klärt sich im Gespräch. Zu den Arbeitszeiten stellt die Anzeige keine Bedingung.

Diese Stelle hat eine automatische Prüfung durchlaufen: Anzeigen, die eine ausländische Arbeitserlaubnis, Visa-Sponsoring, eine bestimmte Staatsangehörigkeit oder den Wohnsitz in einem genannten Land verlangen, kommen nicht auf die Liste.

Kurz gefasst

Unternehmen
GRID
Bereich
Daten und Analytics
Wer sich bewerben darf
Aus jedem Land der Welt
Arbeitsform
Vollständig remote
Ebene
Senior
Werkzeuge
Python, Machine Learning
Beschäftigungsart
Vollzeit
Veröffentlicht
23. September 2026 (vor 12 Tagen)
Aktiv
bis 22. November 2026
Quelle
Himalayas

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Beschreibung des Unternehmens

(100% remote, anywhere in Europe) Are you excited about building ML systems that make predictions in real-time? Are you driven by building things end-to-end, from research to live systems? At GRID , we are building real-time prediction systems for competitive esports (CS2, Dota 2, League of Legends). Our models power live betting markets, producing continuously updated win probabilities, handicap lines, over/under totals, and specialty markets during matches. We are looking for a Senior Data Scientist to lead the research, design, and continuous improvement of our core predictive models. You will be the driving force behind the math, statistical logic, and feature engineering that make our models highly accurate and profitable. You will tackle complex problems in high-frequency data, design rigorous backtesting frameworks, and work on bridging theoretical research and live product features. Requirements What you will do

* Lead Model R&D: Design, build, and optimise the machine learning models and statistical frameworks that power our real-time odds and betting markets.

* Advanced Feature Engineering: Extract deep predictive signals from raw, high-frequency esports telemetry, turning complex in-game mechanics into structured modelling features.

* Build state-of-the-art models: Focus on model performance and probability calibration. Design rigorous backtesting frameworks to prevent data leakage and evaluate performance against historical market baselines.

* Develop Market Logic: Create the mathematical rules and probabilistic derivations that translate baseline win probabilities into complex derivative markets (handicaps, totals, player props).

* Deploy real-time production systems: Ensure your models are seamlessly translated into production-grade pipelines and microservices.

Your skills will include Required

* Experience: 5+ years of professional experience in data science, quantitative research, or statistical modelling.

* Advanced Mathematical Foundations: Deep, intuitive understanding of probability, statistics, and machine learning theory.

* Advanced Python Proficiency: Expert-level skills in the Python data stack. You write clean, production-grade code.

* Evaluation Expertise: Proven experience designing complex backtesting environments and defining custom evaluation metrics for unique business problems.

Nice to Have

* Esports Domain Expertise: Deep knowledge of competitive esports (CS2, Dota 2, LoL), the underlying game mechanics, and the competitive meta.

* High-Frequency/Real-Time Data: Experience modeling off streaming data or data that updates continuously over time.

* Software Engineering Basics: Understanding of modern MLOps principles and experience with tools like MLFlow, Airflow, etc.

Highlights Passionate about real-time ML and esports? Join GRID as a Senior Data Scientist! Lead research and build predictive models powering live betting odds for CS2, Dota 2, and LoL. Apply now! Originally posted on Himalayas

Der Text ist in der Originalsprache des Unternehmens erhalten, denn in derselben Sprache bewerben Sie sich auch.

Diese Stelle wurde auf Himalayas veröffentlicht. Ursprüngliche Anzeige (Himalayas)

Häufige Fragen zu dieser Stelle

Kann ich mich von dort, wo ich lebe, auf Senior Data Scientist - Real-Time Esports Predictions (m/f/x) bewerben?

Ja. GRID nimmt für diese Stelle Kandidaten aus jedem Land der Welt an, Sie brauchen also keine Arbeitserlaubnis für ein anderes Land. Die Anzeige hat eine automatische Prüfung durchlaufen: Hätte das Unternehmen eine Arbeitserlaubnis, Visa-Sponsoring oder Wohnsitz in einem bestimmten Land verlangt, stünde sie nicht auf diesem Board.

Welche Vergütung ist angegeben?

GRID hat für diese Stelle keine Vergütung veröffentlicht. Die meisten Remote-Anzeigen nennen keine Zahl, das klärt sich im Gespräch.

Wie bewerbe ich mich?

Sie bewerben sich direkt beim Unternehmen, über die ursprüngliche Anzeige auf Himalayas. Donator nimmt keine Bewerbungen entgegen, verlangt keine Provision und speichert keinen Lebenslauf.

Was für eine Stelle ist das?

Eine vollständig remote ausgeübte Rolle im Bereich Daten und Analytics. Hybride Anzeigen und alles mit Bürozwang veröffentlichen wir auf diesem Board nicht.

Kostenlose Zertifikate für diese Stelle

Diese Anzeige verlangt Python, Machine Learning. Unten stehen die kostenlosen Nachweise, die genau diese Werkzeuge abdecken.

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