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Swish Analytics
Swish Analytics
11 – 50 Empleados
Patrocinador de visa H1BConsultoríaJuegos de azarMarketing
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.
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Empleos de la empresa

Ingeniero sénior de software backend

Lidera el desarrollo y la operación de API backend, microservicios y sistemas de datos en tiempo real para los productos de predicción deportiva, apuestas y fantasy de Swish Analytics.

USEstados UnidosCACalifornia
150.000 $ / año
RemotoTiempo completoSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de softwareIngeniero full-stack
DockerGoJavaScriptKafkaKubernetesMicroserviciosNode.jsNubePython

Descripción

  • Lidera productos backend clave desde el diseño inicial hasta la implementación y las operaciones en producción.
  • Diseña y mejora API y microservicios de alto tráfico orientados al cliente para ofrecer baja latencia, disponibilidad y precisión.
  • Detecta y resuelve limitaciones de rendimiento y escalabilidad en aplicaciones, bases de datos y dependencias entre servicios, y utiliza mediciones de producción para orientar las mejoras.
  • Desarrolla servicios para datos distribuidos en tiempo real y coordina con los equipos responsables de los sistemas de origen las dependencias y los escenarios de fallo.
  • Elabora y revisa propuestas de arquitectura, documenta las principales ventajas y desventajas, y las comunica a colaboradores técnicos y no técnicos.
  • Revisa código y ofrece comentarios prácticos para reforzar los estándares de programación, las pruebas y la facilidad de mantenimiento.
  • Mejora la monitorización y la automatización para ayudar a los ingenieros a detectar problemas, investigar incidentes y operar los servicios con eficacia.
  • Colabora con los equipos responsables para mejorar las herramientas compartidas, la eficiencia de las cargas de trabajo de Kubernetes y el uso de la nube.
  • Trabaja con los equipos de infraestructura, ingeniería de datos, ciencia de datos y producto para mantener la fiabilidad de los servicios a medida que aumenta la demanda.

Requisitos

  • Al menos cinco años de experiencia en ingeniería de software en producción, con liderazgo técnico demostrado y responsabilidad sobre sistemas backend.
  • Experiencia práctica en producción con Node.js y Python.
  • Experiencia práctica en producción con bases de datos relacionales y no relacionales.
  • Sólidos conocimientos de API de alto tráfico, servicios distribuidos y redes y dependencias que influyen en su comportamiento.
  • Experiencia tomando decisiones de ingeniería que mejoren la fiabilidad, la disponibilidad, el rendimiento y la facilidad de mantenimiento.
  • Capacidad para definir de forma autónoma problemas técnicos ambiguos, evaluar alternativas, coordinar dependencias y llevar la implementación hasta su puesta en producción.
  • Sólidas habilidades de comunicación con interlocutores técnicos y no técnicos.
  • Grado en informática, ingeniería informática, ingeniería de software o experiencia pertinente equivalente.
  • Se valora: experiencia en producción con Kafka o un sistema comparable de procesamiento de flujos.
  • Se valora: experiencia en producción con Docker y Kubernetes.
  • Se valora: experiencia en la creación y operación de sistemas de escala global, incluidos sistemas distribuidos de datos de baja latencia.
  • Se valora: experiencia en el desarrollo, despliegue y mantenimiento de aplicaciones críticas para el negocio.
  • Se valora: experiencia con plataformas de observabilidad y herramientas de CI/CD.
  • Se valora: interés o experiencia con Go.
  • Se valora: familiaridad con datos deportivos.
  • Es posible que se requiera superar satisfactoriamente verificaciones de antecedentes y referencias.

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