Data Scientist II (Soccer)

Wilayah: Amerika Serikat, Inggris. Sumber lowongan: Jobicy. Lamar melalui halaman sumber.

Kami sedang merekrut seorang Data Scientist II untuk tim Soccer kami guna mengembangkan model statistik dan machine learning yang digunakan oleh klub mitra kami untuk perekrutan pemain. Saya Jacob Mortensen, Senior Manager, Data Science di Teamworks. Tim kami berfokus utama pada pembangunan model menggunakan data pelacakan pemain dan data kejadian (event data) untuk mengidentifikasi pemain yang undervalued serta mengkarakterisasi keterampilan yang membuat mereka efektif. Pekerjaan ini mendukung keputusan perekrutan bernilai tinggi untuk klub profesional di seluruh sepak bola global.

Tim ini sedang mengelola permintaan yang terus meningkat dari klub mitra seiring dengan pemeliharaan model dan pengembangan baru. Rekrutan ini akan bertanggung jawab penuh terhadap seluruh siklus hidup model, mulai dari perancangan dan validasi hingga penerapan dan peningkatan. Kapasitas tambahan tersebut akan membantu kami menggerakkan inisiatif penting ke depan sekaligus menjaga model kami yang sudah ada tetap akurat dan andal.

The Role

• Pengalaman profesional atau penelitian selama 3+ tahun dalam mengembangkan model statistik atau machine learning menggunakan Python atau R, disertai contoh pekerjaan yang Anda tangani sendiri mulai dari perumusan masalah dan penyiapan data hingga validasi dan penggunaan

• Pertimbangan statistik terapan dan pemodelan yang kuat: Anda dapat memilih metode yang tepat, menjelaskan asumsi dan trade-off dari metode tersebut, serta membedakan sinyal prediktif yang bermakna dari artifak dalam data

• Pengalaman merancang evaluasi model yang ketat, termasuk mencegah data leakage, memilih strategi validasi yang sesuai untuk data temporal atau berkelompok (grouped data), mengukur ketidakpastian, serta menilai performa di berbagai populasi dan konteks pemain yang relevan

• Pengalaman membangun model dengan data pelacakan olahraga (sports tracking data), termasuk bekerja dengan hubungan spasial dan temporal, observasi yang bising (noisy) atau tidak lengkap, serta tantangan kualitas data yang memengaruhi keandalan model

• Kemampuan untuk menulis kode analitis yang mudah dipelihara, teruji, dan dapat direproduksi, menggunakan version control dan code review untuk mendukung pengembangan kolaboratif

• Mahir dalam menggunakan SQL untuk menggabungkan, mentransformasi, dan memvalidasi dataset terstruktur berukuran besar yang digunakan dalam pengembangan model

• Pengalaman membawa model dari notebook eksplorasi ke dalam alur kerja yang dapat diulang atau sistem produksi, berkolaborasi dengan engineering, dan menyelidiki masalah saat model digunakan

• Kemampuan untuk menjelaskan keputusan, batasan, dan hasil pemodelan secara jelas kepada rekan setim teknis dan klub sepak bola profesional

What I'm Looking For

What You Must Bring

• Pengalaman profesional atau penelitian selama 3+ tahun dalam menulis kode di R atau Python untuk pekerjaan data science, statistik, atau machine learning

• Terbiasa menggunakan SQL untuk membuat dan melakukan kueri pada data terstruktur

• Fundamental data science yang kuat: Anda memahami cara kerja model, apa yang dibutuhkan model dari data, dan cara menyiapkan data untuk mendukung model tersebut

• Pengalaman bekerja dengan data pelacakan olahraga, termasuk memahami jenis model yang biasanya dibangun dan tantangan data yang menyertainya

• Keterampilan komunikasi yang kuat — Anda akan menjelaskan keputusan pemodelan secara langsung kepada klub mitra, bukan hanya kepada rekan setim internal

Even Better If

• Anda memiliki pengalaman langsung dengan data sepak bola atau analisis sepak bola (di dalam sebuah tim, pekerjaan publik, atau akademis)

• Anda memiliki rekam jejak yang terbukti dalam mengatasi masalah sulit melalui penelitian yang dipublikasikan, pos blog, pembicaraan di konferensi, atau proyek publik

• Pengalaman menggunakan penyedia komputasi awan (mis. AWS atau Google Cloud) untuk melatih dan menerapkan model

• Terbiasa menggunakan tools coding AI, disertai pertimbangan untuk mengenali kapan outputnya perlu dipertanyakan atau dikoreksi

Why This Role

Analisis sepak bola bergerak dengan cepat, dan tim ini membantu membentuk cara pemodelan lanjutan digunakan dalam perekrutan. Anda akan memiliki kepemilikan yang bermakna, ruang untuk mengembangkan pendekatan baru, dan kesempatan untuk melihat pekerjaan Anda digunakan oleh klub profesional. Anda juga akan membantu menentukan bagaimana tim membangun, memelihara, dan menskalakan portofolio modelnya seiring dengan meningkatnya permintaan.

Peran ini tidak memenuhi syarat untuk sponsor visa saat ini.

Harap ajukan lamaran Anda hanya melalui postingan ini. Kami tidak dapat meninjau lamaran atau resume yang dikirimkan melalui email, LinkedIn, atau saluran lainnya.

Kepada semua agensi rekrutmen: Teamworks tidak menerima resume dari agensi. Harap tidak meneruskan resume ke alamat alias pekerjaan kami, karyawan Teamworks, atau lokasi organisasi lainnya. Teamworks tidak bertanggung jawab atas biaya apa pun yang berkaitan dengan resume yang tidak diminta.

About Teamworks

Kami adalah Operating System for Sports™, yang memberdayakan 7.000+ organisasi di seluruh dunia, mulai dari program perguruan tinggi hingga setiap liga profesional utama. Didirikan pada tahun 2006, kami telah berkembang dari alat pesan untuk sepak bola kampus menjadi platform teknologi olahraga terkemuka, dengan 600+ rekan setim global yang membangun masa depan teknologi olahraga