Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.
Pode ser 94. Pode ser 31.
O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.
DOSSIÊ MJ-0868 · ACESSO PARCIAL
Senior Data Scientist - Real-Time Esports Predictions (m/f/x)
GRID
Esta é 1 de 63.232 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.
Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.
Encontrada há 19 horas
Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.
A conta que ninguém faz
Você, sozinho, numa noite
~20
vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.
O Monster Jobs, enquanto isso
63.232
vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.
Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.
Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.
RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA
Por que essa nota
Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:
O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.
A seu favor
O que do seu histórico pesa a favor aqui.
O que falta
O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.
1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.
Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (63.232 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.
O que você decide sobre cada vaga
Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.
Descrição da vaga
(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
Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.
Por que criar conta agora
Leva 1 minuto
Envie o currículo e pronto. Sem formulário longo, sem questionário, sem teste.
Grátis de verdade
Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.
Já tem vaga esperando
63.232 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.