Evolution ir daudznacionāls uzņēmums tiešsaistes spēļu industrijas priekšgalā. Mums ir plaša pieredze pirmajā vietā un vienmēr meklējam lieliskus cilvēkus, kas palīdzētu mums izveidot nākamo lielo produktu hitu. Mūsu komanda, kurā ir vairāk nekā 1000 inženieru, darbojas no 8 inženiertehniskajiem centriem, kas darbojas 24/7/365, lai apkalpotu lietotājus visā pasaulē. Tas tiek palaists, izmantojot modernu programmatūras steku, kas atbalsta vairāk nekā 250 pilnīgi automatizētus izlaidumus mēnesī mūsu galvenajai tiešraides videi. Mēs ticam iekšējai kompetencei un veikliem darba procesiem, lai mēs varētu īstenot savu inženierijas misiju: nevainojama spēlētāja pieredze.

Evolution is a multinational business at the forefront of the online gaming industry. We have an extensive track record of number 1s and are always looking for great people to help us create the next big product hit. Our team of 1,000+ engineers operates out of 8 engineering hubs running code 24/7/365 to serve users around the world. This is run through a modern software stack supporting over 250 fully automated releases per month to our main live environment. We believe in building in-house competence and agile work processes so that we can deliver on our Engineering mission: A flawless player experience.

Job Description

We’re looking for a talented Data Scientist to join our Data Science team, where you’ll design and develop machine learning solutions to enhance risk assessment and fraud detection. In this role, you’ll leverage data-driven insights to build robust models, collaborate with cross-functional teams, and deploy scalable solutions that drive real-world impact.

Main Duties & Responsibilities:

Develop and optimize machine learning models for fraud detection and risk assessment.
Partner with business and technical stakeholders to identify the best ML approaches for real-world challenges.
Work closely with data engineers to source, preprocess, and structure high-quality datasets.
Define performance metrics and evaluation frameworks to measure model effectiveness.
Continuously train, test, monitor and refine models to ensure accuracy and scalability.
Collaborate with team members to deploy machine learning models to production environments.
Extend and optimize existing ML libraries and frameworks as needed.

Qualifications

A university degree in a numerical field (Machine Learning, Statistics, Mathematics, Computer Science, Physics, Engineering, etc.).
4+ years of work experience in Data Science, Machine Learning or related field.
Strong expertise in ML techniques (supervised/unsupervised learning, deep learning, NLP, etc.).
Solid foundation in linear algebra, statistics, and probabilistic modeling.
Fluent in Python, SQL, and Python ML libraries such as Scikit-Learn and PyTorch.
Excellent communication skills (fluent English) and a problem-solving mindset.
Passion for staying updated on the latest AI/ML trends and technologies.

Nice to Have:

Experience with Scala or Java.
Familiarity with Big data processing frameworks such as Spark, Athena, ClickHouse.
Experience with deploying ML solutions to production.
Experience with AWS or other cloud providers.

We offer

Gross monthly salary from 3400 EUR to 6400 EUR.
A healthy mix of startup-like culture of the company, which enables us to try new approaches and technologies, and remain on the edge of technological development and enterprise, with stability and supporting functions to help you focus on your job.
Modern and developer-friendly delivery processes, including Agile (Scrum / Kanban), JIRA issue tracking, Confluence wiki, GitLab source control, Jenkins continuous integration and delivery, modern hardware and software for development (an IDE of your choice).
Being a part of an international team in a successful, publicly traded company.
Health insurance, contemporary office environment, development opportunities, hackathons, and other benefits and perks

Darba apraksts:

Mēs meklējam pieredzējušu datu zinātnieku (-ci), kurš pievienotos mūsu Datu zinātnes komandai, lai izstrādātu un attīstītu mašīnmācīšanās risinājumus riska novērtēšanai un krāpšanas novēršanai. Šajā amatā Tu izmantosi uz datiem balstītus risinājumus, veidosi efektīvus mašīnmācīšanās modeļus, sadarbosies ar dažādu jomu speciālistiem un ieviesīsi mērogojamus risinājumus, kas rada reālu ietekmi.

Galvenie pienākumi:

Izstrādāt un pilnveidot mašīnmācīšanās modeļus riska novērtēšanai un krāpšanas novēršanai.
Sadarboties ar biznesa un tehniskajām komandām, lai izvēlētos piemērotākās mašīnmācīšanās pieejas reālu biznesa problēmu risināšanai.
Strādāt kopā ar datu inženieriem, lai iegūtu, apstrādātu un strukturētu augstas kvalitātes datu kopas.
Definēt modeļu veiktspējas rādītājus un novērtēšanas metodoloģiju, lai izvērtētu to efektivitāti.
Regulāri apmācīt, testēt, uzraudzīt un pilnveidot modeļus, nodrošinot to precizitāti un mērogojamību.
Sadarboties ar komandu, lai izmantotu mašīnmācīšanās modeļus produkcijas vidē.
Papildināt un optimizēt esošās mašīnmācīšanās bibliotēkas, ja nepieciešams.

Prasības:

Augstākā izglītība kādā no eksaktajām vai tehniskajām nozarēm (mašīnmācīšanās, statistika, matemātika, datorzinātnes, fizika, inženierzinātnes u.c.).
Vismaz 4 gadu pieredze datu zinātnē, mašīnmācīšanā vai līdzīgā jomā.
Padziļinātas zināšanas mašīnmācīšanas metodēs (uzraudzītā/neuzraudzītā mācīšanās, dziļā mācīšanās (Deep Learning), valodas apstrāde (NLP) u.c.).
Labas zināšanas lineārajā algebrā, statistikā un varbūtību modelēšanā.
Teicamas Python un SQL zināšanas, kā arī pieredze darbā ar Python mašīnmācīšanās bibliotēkām, piemēram, Scikit-Learn un PyTorch.
Teicamas komunikācijas prasmes angļu valodā un analītiska, uz risinājumiem orientēta domāšana.
Interese sekot līdzi jaunākajām mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās tehnoloģijām un tendencēm.

Tiks uzskatīts par priekšrocību:

Pieredze darbā ar Scala vai Java.
Zināšanas par lielo datu apstrādes risinājumiem, piemēram, Spark, Athena vai ClickHouse.
Pieredze mašīnmācīšanās risinājumu ieviešanā produkcijas vidē.
Pieredze darbā ar AWS vai citiem mākoņpakalpojumu risinājumiem.

Ko mēs piedāvājam:

Bruto mēneša atalgojumu no 3400 EUR līdz 6400 EUR;
Sabalansētu uzņēmuma kultūru - startup dinamiku ar iespēju izmēģināt jaunas pieejas un tehnoloģijas, apvienojumā ar stabilitāti un atbalsta funkcijām;
Mūsdienīgus izstrādes procesus un rīkus: Agile (Scrum / Kanban), JIRA, Confluence, GitLab, Jenkins, kā arī modernu tehniku (IDE pēc izvēles);
Iespēju strādāt starptautiskā komandā veiksmīgā biržā kotētā uzņēmumā;
Veselības apdrošināšanu, mūsdienīgu biroju, izaugsmes iespējas, hakatonus un citus labumus.

Datu zinātnieks / Data Scientist (Risk and fraud detection/ML)

Job Description