Swish Analytics desarrolla software de aprendizaje automático y datos predictivos para la industria de las apuestas deportivas. Su plataforma B2B ayuda a las casas de apuestas y a las plataformas de fantasy sports a generar cuotas en tiempo real para apuestas sobre jugadores, equipos y partidos, pronósticos previos al partido, eventos en directo, combinadas, creadores de apuestas y micromercados. La empresa también ofrece gestión automatizada del ciclo de vida de las apuestas, combinando modelos de fijación de precios e infraestructura de cuotas escalable para agilizar la creación y gestión de productos de apuestas.
Analista de Trading – Apuestas Deportivas | Swish Analytics (Híbrido, Filipinas)
Gestiona el riesgo de las apuestas deportivas, las plantillas y las cuotas para los productos de datos deportivos predictivos de Swish Analytics. Analiza las tendencias de las apuestas en directo en los principales deportes estadounidenses.
Descripción
- Gestiona el riesgo de los clientes y maximiza los márgenes de los productos de Swish mediante decisiones con valor esperado positivo
- Mantén y verifica la precisión de las plantillas
- Realiza ajustes oportunos en la configuración previa al partido y en directo
- Investiga y supervisa estratégicamente fuentes de noticias fiables
- Evalúa las noticias relevantes y sus efectos en los mercados de apuestas
- Realiza análisis independientes y basados en datos sobre las tendencias de las apuestas
- Convierte los hallazgos analíticos en acciones de trading medibles
Requisitos
- Al menos tres años de experiencia en trading durante partidos en una casa de apuestas en línea
- Conocimientos exhaustivos sobre apuestas deportivas y elaboración de cuotas
- Gran interés y conocimientos detallados de la NBA, la NFL, la MLB, la NHL y el baloncesto y fútbol americano de la NCAA
- Sólidas capacidades matemáticas, estadísticas o analíticas
- Capacidad para interpretar, calcular y convertir cuotas en tiempo real
- Enfoque orientado a resultados para mejorar procesos, resultados y rentabilidad
- Disponibilidad para trabajar con horarios flexibles, incluidas noches, fines de semana y festivos
- Se valorará una licenciatura en un campo STEM
- Se valorará la experiencia de colaboración con equipos multifuncionales
- La experiencia en equipos de ciencia de datos será un plus
- Podría ser necesario completar satisfactoriamente verificaciones de antecedentes y referencias
Beneficios
- Empleador que ofrece igualdad de oportunidades
- Podría ser necesario completar satisfactoriamente verificaciones de antecedentes y referencias