Swish Analytics
Swish Analytics
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.

Ingeniero/a de Analítica (Python, Rust, SQL) — Trabajo remoto en California

Investiga sistemas de eventos en tiempo real y desarrolla métricas estadísticas para los productos de datos deportivos y de apuestas deportivas de Swish Analytics. Utiliza Python, Rust, SQL y datos de producción para explicar el comportamiento de los sistemas y respaldar decisiones fiables.

Descripción

  • Rastrea incidentes y solicitudes a través de datos y sistemas de producción sin procesar para identificar las causas raíz y recomendar soluciones.
  • Desarrolla y mantiene métricas basadas en fundamentos estadísticos que realizan un seguimiento de la salud y el rendimiento de los sistemas a lo largo del tiempo.
  • Crea informes claros y descriptivos para las partes interesadas.
  • Mejora los marcos de trabajo y las herramientas compartidas para que las investigaciones y las mediciones sean más coherentes y repetibles.
  • Trabaja de forma independiente en problemas ambiguos con un alcance inicial incompleto.
  • Colabora con los equipos de ciencia de datos, ingeniería y trading cuando los problemas abarcan varias áreas de la organización.
  • Analiza datos en tiempo real y basados en eventos para reconstruir y explicar el comportamiento de los sistemas durante eventos en directo.

Requisitos

  • Título universitario en informática, estadística, ciencia de datos o un campo relacionado.
  • Al menos cuatro años de experiencia profesional en ingeniería de software, incluido trabajo con sistemas de producción.
  • Al menos dos años de experiencia con Python en extracción, preparación y análisis de datos.
  • Al menos un año de experiencia con Rust en producción.
  • Experiencia desarrollando y manteniendo software de producción que maneje datos del mundo real, más allá de prototipos, scripts puntuales o análisis en notebooks.
  • Conocimientos avanzados de SQL y experiencia práctica con datos sin procesar o de origen, como registros, flujos de eventos y tablas de producción.
  • Experiencia resolviendo problemas abiertos con una orientación inicial limitada.
  • Sólidas capacidades de razonamiento estadístico y cuantitativo.
  • Se valora la experiencia con sistemas de datos basados en eventos o en tiempo real.
  • Se valora la experiencia en ingeniería de analítica, estadística aplicada o en un puesto que combine datos y software.
  • La familiaridad con conceptos de deportes, apuestas deportivas o trading es útil, pero no imprescindible.

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