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Papaya Global
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501 – 1.000 Mitarbeitende
BeratungFintechLogistik
Papaya Global ist ein PayTech-Unternehmen, das Technologien für grenzüberschreitende Gehaltsabrechnungen, Zahlungen und Workforce-Management entwickelt. Die Plattform unterstützt Unternehmen dabei, Gehaltsabrechnungs- und Zahlungsprozesse in mehr als 160 Ländern zu koordinieren. Das Angebot umfasst Zahlungen an Auftragnehmer, Employer-of-Record-Lösungen und die Echtzeitabwicklung von Zahlungen. Darüber hinaus unterstützt das Unternehmen API-Integrationen, die Analyse von Workforce-Daten, Betrugsprävention und Datensicherheit. So erhalten global tätige Organisationen Werkzeuge, um internationale Zahlungen an ihre Mitarbeitenden präziser, transparenter und unter besserer regulatorischer Kontrolle zu verwalten.
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Growth Data Scientist für Mobile Gaming – Papaya Global

Leite die Wachstumsanalyse für Papaya Globals Mobile-Gaming-Plattform mit Echtgeldspielen, indem du Modelle für Abwanderung, Lifetime Value, Lebenszyklus und Empfehlungen entwickelst. Setze diese Modelle ein, um Spielerbindung, Monetarisierung und Kundenbindung zu verbessern.

ILIsraelHybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler
BigQueryPythonPyTorchSQLTensorFlow

Beschreibung

  • Steuere datenwissenschaftliche Wachstumsinitiativen – von der anfänglichen Problemdefinition und dem Entwurf von Labels über die Datenaufbereitung und Modellentwicklung bis hin zur Backend-Bereitstellung und Wirkungsbewertung.
  • Erstelle spielerbezogene Kohortenwerte für den Lifetime Value und Abwanderungsrisiken von Einzahlern und verknüpfe die Prognosen mit Kennzahlen zu wiederholten Einzahlungen und konkreten Maßnahmen.
  • Entwickle Kohortenmodelle zur Reifung des Verhältnisses von LTV zu CAC, die innerhalb des Monats prognostizieren, ob Marketingkohorten ihre Akquisitionskosten innerhalb eines Jahres wieder einspielen.
  • Entwickle lebenszyklus- und verhaltensbasierte Modelle, die bestimmen, wann personalisierte Push-Benachrichtigungen und E-Mails versendet werden.
  • Nutze bedingte Modelle und Hazard-Modelle, um zu schätzen, ob inaktive Einzahler nach N einzahlungsfreien Tagen zurückkehren, und unterstütze damit die Zielgruppenbestimmung und den richtigen Zeitpunkt für Maßnahmen.
  • Entwickle Learning-to-Rank-Systeme für Lobby-Turniere und Teilnahmegebührenstufen und balanciere dabei Engagement, Monetarisierung und Liquidität beim Matchmaking.
  • Optimiere Shop-Angebote und die Rangfolge von Paketen, indem du geeignete Produkte, Preispunkte und Zeitpunkte für die Auslieferung auswählst.

Anforderungen

  • Mindestens vier Jahre Erfahrung in angewandter Data Science in den Bereichen Wachstum, Monetarisierung, Kundenbindung oder Lebenszyklus.
  • Nachweisliche Erfahrung darin, Modelle selbst in die Produktion zu bringen und sie zur Beeinflussung von Geschäftsentscheidungen einzusetzen.
  • Erfahrung mit Mobile Gaming, Echtgeldspielen oder iGaming oder mit einer Consumer-Anwendung mit aktiver In-App-Wirtschaft.
  • Praktische Kenntnisse in Propensity-, Churn-, Uplift-, Survival- oder Hazard- sowie LTV-Modellierung.
  • Erfahrung mit Empfehlungen oder Rankings ist von Vorteil.
  • Fähigkeit, produktionsreifen Python-Code zu schreiben.
  • Erfahrung mit LightGBM oder XGBoost.
  • Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow für Anwendungen auf Basis von Embeddings.
  • Sehr gute SQL-Kenntnisse für die Arbeit mit Data Warehouses.
  • Erfahrung mit Snowflake oder BigQuery.
  • Umfangreiche Erfahrung mit Experimenten, einschließlich Testdesign, Stichprobenplanung und Interpretation der Ergebnisse.
  • Mindestens eine belastbare Aussage zur Geschäftswirkung, die ohne einen sauberen A/B-Test entwickelt wurde.

Zusatzleistungen

  • Arbeite in einem dynamischen Umfeld.
  • Werde Teil einer Kultur, in deren Mittelpunkt Innovation steht.
  • Nutze Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Erhalte die Möglichkeit, einen messbaren Beitrag zum Geschäftserfolg zu leisten.

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