Data scientist – blokklánc-intelligencia

Stack

Feladatok

• ▹Klaszterezési és attribúciós heurisztikák tervezése, tesztelése és éles bevezetése, valódi precizitás- és lefedettség-metrikákkal mérve
• ▹Végponttól végpontig saját adatmunka: nagy on-chain adathalmazok lekérése, tisztítása, összekapcsolása és modellezése
• ▹Olyan pipeline-ok építése és karbantartása, amelyek a heurisztikát notebookból éles termelésbe viszik, beleértve a backfilleket, inkrementális futtatásokat és validációt
• ▹Szélsőséges esetek vizsgálata (mixerek, hidak, tőzsdei hot walletek, konszolidációs minták), a megállapítások ismételhető logikává alakítása
• ▹Együttműködés a nyomozó- és termékcsapatokkal a helyes eredmény definiálásában, benchmarkolás valós referenciaadatokhoz
• ▹Gyors prototípuskészítés, majd a bevált megoldások megszilárdítása

Elvárások

• ▹4+ év tapasztalat ténylegesen éles data science vagy data engineering rendszerek építésében, nem csak notebookokban
• ▹Erős Python- és SQL-tudás, nagy adathalmazokkal és a join, dedup, skew buktatóival kapcsolatos jártasság
• ▹Szilárd ismeretek klaszterezésben, gráf-/hálózatelemzésben vagy entitásfeloldásban, és szokás az eredmények validálására
• ▹Képesség a precizitás és a lefedettség közötti kompromisszumok kezelésére és a metrikák megvédésére
• ▹Önálló munkavégzés: bizonytalan probléma körülhatárolása, saját adatszerzés, eredményre vezetés

Soft skillek

A munkáltatóról

A Merkle Science blokklánc-tranzakció-monitorozási és intelligencia-megoldásokat nyújt web3-cégeknek, digitálisvagyon-szolgáltatóknak, pénzintézeteknek, valamint bűnüldöző és kormányzati szerveknek; New Yorkban székel, irodái Szingapúrban, Bangalore-ban és Londonban vannak, és több mint 27 millió dollár befektetést kapott.