À propos du poste
Intitulé du poste : Data Scientist compétitif (Kaggle)
Rémunération : $60–$120/heure
Lieu : Mondial, entièrement à distance
Type de poste : Contractant (~15 heures par semaine)
Horaires : Flexibles - vous choisissez les heures et les jours de travail, y compris les week-ends si vous le souhaitez
Nous recherchons des data scientists, des praticiens du machine learning et des experts en mathématiques appliquées ayant une expérience en Data Science compétitive. (Kaggle, DrivenData, etc.)
Vous vous appuierez sur votre expérience des compétitions, votre raisonnement mathématique et vos compétences en programmation pour créer des tâches qui exigent plus qu'une réponse plausible. Chaque tâche doit comporter un environnement reproductible, une solution de référence vérifiée et des contrôles fiables pour une complétion réussie.
Ce que vous ferez
- Construire des environnements reproductibles, préparer les données et dépendances pertinentes, et implémenter des solutions de référence.
- Développer des tests et des critères d'évaluation qui distinguent de manière fiable les solutions correctes des approches incomplètes ou défectueuses.
- Exécuter des agents de codage sur les tâches, enquêter sur leurs échecs et affiner les tâches en fonction du comportement observé.
- Identifier les erreurs d'implémentation, les hypothèses erronées, la fuite de données et d'autres problèmes affectant l'exactitude.
- Documenter clairement les exigences des tâches, le raisonnement des solutions et les étapes de vérification.
Ce que nous recherchons
- Expérience démontrée en data science, ML, modélisation quantitative ou compétitions de recherche pertinentes. (Kaggle, DrivenData, etc.)
- Forte capacité de résolution de problèmes et compréhension claire des méthodes que vous utilisez.
- Capacité de programmation pratique suffisante pour implémenter et vérifier vos propres solutions.
Les plateformes de compétition pertinentes incluent Kaggle, DrivenData, Zindi, AIcrowd, Numerai, DataSource.ai et CodaLab/Codabench.
Atouts majeurs
- Solide expérience en codage, notamment en Python, incluant les tests, le débogage et le travail avec du code non familier