Data Scientist Compétitif

Titre du poste : Data Scientist Compétitif

Rémunération : $60, $120/heure

Lieu : Mondial, entièrement à distance

Type de contrat : Prestataire (~15 heures par semaine)

Horaires : Flexibles, vous choisissez vos heures et vos 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 dotés d'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 simple réponse plausible. Chaque tâche doit comporter un environnement reproductible, une solution de référence vérifiée et des contrôles fiables pour garantir sa réussite.

Ce que vous ferez

• Construire des environnements reproductibles, préparer les données et les 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 erronées.
• Soumettre des agents de codage à des tâches, analyser leurs échecs et affiner les tâches en fonction du comportement observé.
• Identifier les erreurs d'implémentation, les hypothèses erronées, les fuites de données et d'autres problèmes affectant l'exactitude.
• Documenter clairement les exigences des tâches, le raisonnement menant à la solution et les étapes de vérification.

Ce que nous recherchons

• Une expérience démontrée en data science, ML, modélisation quantitative ou dans le cadre de compétitions de recherche pertinentes. (Kaggle, DrivenData, etc.)
• De solides capacités de résolution de problèmes et une compréhension claire des méthodes que vous utilisez.
• Des compétences pratiques en programmation suffisantes pour implémenter et vérifier vos propres solutions.

Les plateformes de compétition pertinentes incluent Kaggle, DrivenData, Zindi, AIcrowd, Numerai, DataSource.ai et CodaLab/Codabench.

Grands Atouts

• Une solide expérience en programmation, en particulier en Python, incluant les tests, le débogage et le travail avec du code inconnu