Data Scientist Ajouter aux favoris
- Design, develop, and deploy predictive models using Python and machine learning frameworks
- Conduct advanced statistical analyses: hypothesis testing, regression modeling, time series analysis, causal inference, and cohort-based studies
- Build player segmentation models using clustering and behavioral analysis
- Support the appropriate events definition and tag plan
- Analyze player behavioral data to generate post-launch and live-ops insights
- Support A/B testing design and interpretation for in-game features and content updates
- Work alongside the team to ensure data quality and analytical consistency on in-game datasets housed in Snowflake
- Design and build NLP pipelines to collect, process, and analyze player feedback at scale from multiple sources
- Develop sentiment analysis models to track player satisfaction trends
- Leverage LLMs and GenAI for feedback summarization and classification
- Contribute to the analytics roadmap by identifying where advanced modeling and automation can improve existing processes
- Leverage Snowflake and Microsoft Fabric as core platforms for data analysis, model development, and insight delivery
- Promote best practices in statistical rigor, reproducibility, and documentation
- Develop automated dashboards and reports using Power BI and Microsoft Fabric
- Enable stakeholder autonomy through well-documented, self-service dashboards and data literacy support
- 5+ years in a data science or advanced analytics role, ideally within the video games or entertainment industry
- Master's degree in Business, Economics, Statistics, Econometrics, Computer Science, or Engineering
- Proven track record of deploying predictive models or advanced statistical analyses that drove measurable business decisions
- A first experience with in-game data analysis is expected (even partial or project-based), demonstrating the ability to work with behavioral player data
- Fluent in English (spoken and written)
- Genuine interest in video games and in using data to support decisions
- Solid Python skills for data analysis and modeling (pandas, NumPy, scikit-learn, statsmodels, matplotlib/seaborn, Jupyter)
- Comfortable using LLMs and GenAI APIs
- Experience with modern data platforms: advanced SQL, Snowflake, and Microsoft Fabric (lakehouse, notebooks, Power BI integration)
- On Power BI, ability to build dashboards with DAX measures, data modeling, and interactive visuals
- Strong command of statistical methods: hypothesis testing, regression, A/B testing, causal inference, Bayesian approaches
- Experience in player or customer analytics: segmentation, LTV modeling, churn prediction, funnel and cohort analysis
- Good understanding of video game business models (premium, F2P, GaaS), player lifecycle and market dynamics
- Strong organizational skills and ability to manage multiple projects simultaneously
- Team-oriented, with strong interpersonal and communication skills
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