Mistplay

Staff Data Scientist I, Rewards Economy

Montreal, CanadaFull timeStaffPosted 13 days ago
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Mistplay est l'application de fidélité n°1 pour les joueurs mobiles. Notre communauté de millions de joueurs mobiles engagés utilise Mistplay pour découvrir de nouveaux jeux et gagner des récompenses. Les joueurs sont récompensés pour le temps et l'argent qu'ils consacrent aux jeux et peuvent échanger ces récompenses contre des cartes cadeaux. Mistplay a pour mission d'être le meilleur moyen de jouer à des jeux mobiles pour tous, partout dans le monde ! Téléchargez Mistplay sur le Google Play Store ici et suivez-nous sur Instagram, Twitter et Facebook.

📍 Veuillez noter : Au Canada 🇨🇦, Mistplay suit un modèle hybride de 2 jours/semaine en bureau à Toronto (400 University Ave) & Montréal (1001 Blvd. Robert-Bourassa)

Mistplay is the #1 loyalty app for mobile gamers. Our community of millions of engaged mobile gamers come to Mistplay to discover new games to play and earn rewards. Gamers are rewarded for their time and money spent within the games and can redeem those rewards for gift cards. Mistplay is on a mission to be the best way to play mobile games for everyone everywhere! Download Mistplay on the Google Play Store here and follow us on Instagram, Twitter and Facebook.

📍 Please Note: In Canada 🇨🇦, Mistplay follows a 2 days/week in-office hybrid model in Toronto (400 University Ave) & Montreal (1001 Blvd. Robert-Bourassa)

Mistplay est à la recherche d'un Scientifique de Données innovant pour diriger la conception et l'optimisation de notre économie de récompenses. Dans ce rôle essentiel, vous développerez et équilibrerez les systèmes de récompenses pour vous assurer qu'ils sont attrayants et ajoutent de la valeur pour nos utilisateurs, tout en maintenant la rentabilité pour Mistplay. En collaboration avec l'organisation Données et IA, vous dirigerez des initiatives en modélisation prédictive en temps réel et en optimisation au sein de nos opérations basées sur l'apprentissage automatique (machine learning).
 
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