Über die Stelle
Stellenbezeichnung: Wettbewerbs-Data-Scientist (Kaggle)
Vergütung: $60–$120/Stunde
Standort: Global, vollständig remote
Beschäftigungsart: Freiberufler (Contractor, ca. 15 Stunden pro Woche)
Zeiteinteilung: Flexibel – Sie wählen die Arbeitszeiten und -tage selbst, auch am Wochenende, wenn gewünscht
Wir suchen Data Scientists, Machine-Learning-Praktiker und Experten für angewandte Mathematik mit Erfahrung in Data-Science-Wettbewerben. (Kaggle, DrivenData usw.)
Sie nutzen Ihre Wettbewerbserfahrung, Ihr mathematisches Denkvermögen und Ihre Programmierkenntnisse, um Aufgaben zu erstellen, die mehr als eine plausible Antwort erfordern. Jede Aufgabe sollte eine reproduzierbare Umgebung, eine verifizierte Referenzlösung und zuverlässige Prüfungen für den erfolgreichen Abschluss haben.
Ihre Aufgaben
- Erstellen Sie reproduzierbare Umgebungen, bereiten Sie relevante Daten und Abhängigkeiten vor und implementieren Sie Referenzlösungen.
- Entwickeln Sie Tests und Bewertungskriterien, die korrekte Lösungen zuverlässig von unvollständigen oder fehlerhaften Ansätzen unterscheiden.
- Lassen Sie Coding-Agenten die Aufgaben bearbeiten, untersuchen Sie deren Fehlschläge und verfeinern Sie die Aufgaben anhand des beobachteten Verhaltens.
- Identifizieren Sie Implementierungsfehler, fehlerhafte Annahmen, Data Leakage und andere Probleme, die die Korrektheit beeinträchtigen.
- Dokumentieren Sie Aufgabenanforderungen, Lösungsbegründung und Verifizierungsschritte klar.
Was wir suchen
- Nachgewiesene Erfahrung in Data Science, ML, quantitativer Modellierung oder einschlägigen Forschungswettbewerben. (Kaggle, DrivenData usw.)
- Ausgeprägte Problemlösungsfähigkeit und ein klares Verständnis der von Ihnen eingesetzten Methoden.
- Praktische Programmierfähigkeiten, die ausreichen, um eigene Lösungen zu implementieren und zu verifizieren.
Relevante Wettbewerbsplattformen sind unter anderem Kaggle, DrivenData, Zindi, AIcrowd, Numerai, DataSource.ai und CodaLab/Codabench.
Große Pluspunkte
- Umfassende Programmiererfahrung, insbesondere in Python, einschließlich Testen, Debuggen und Arbeiten mit unbekanntem Code