Swish Analyticsは、スポーツベッティング業界向けに機械学習ソフトウェアと予測データを開発しています。同社のB2Bプラットフォームは、スポーツブックやファンタジースポーツプラットフォームが、選手プロップ、チームおよび試合市場、試合前予測、インプレーイベント、パーレー、ベットビルダー、マイクロマーケットなどのリアルタイムオッズを生成できるよう支援します。また、自動化されたベットライフサイクル管理にも対応し、価格設定モデルと拡張性の高いオッズインフラを組み合わせることで、ベッティング商品の作成・管理を効率化します。
アナリティクスエンジニア（Python、Rust、SQL）— カリフォルニア州リモート
リアルタイムイベントシステムを調査し、Swish Analyticsのスポーツベッティングおよびファンタジースポーツ向けデータ製品の統計指標を開発します。 Python、Rust、SQLと本番データを使ってシステムの挙動を説明し、信頼性の高い意思決定を支援します。
仕事内容
- 生の本番データとシステムを追跡してインシデントやリクエストを調査し、根本原因を特定して解決策を提案する。
- システムの健全性とパフォーマンスを継続的に追跡する、統計的根拠に基づく指標を開発・維持する。
- 関係者向けに明確で説明的なレポートを作成する。
- 共通のフレームワークとツールを改善し、調査と測定の一貫性および再現性を高める。
- 初期の範囲が不完全で曖昧な問題に対して、自律的に取り組む。
- 問題が組織の境界を越える場合、データサイエンス、エンジニアリング、トレーディングの各チームと連携する。
- リアルタイムのイベント駆動型データを分析し、ライブイベント中のシステムの挙動を再構成して説明する。
応募要件
- コンピューターサイエンス、統計学、データサイエンス、または関連分野の学士号。
- 本番システムでの業務を含む、4年以上のソフトウェアエンジニアリングの実務経験。
- データの抽出、加工、分析を伴う2年以上のPython経験。
- 1年以上の本番環境でのRust経験。
- プロトタイプ、使い捨てスクリプト、ノートブック分析にとどまらず、実世界のデータを扱う本番ソフトウェアの構築・保守経験。
- 高度なSQLスキルと、ログ、イベントストリーム、本番テーブルなどの生データまたはソースデータを扱った実務経験。
- 初期の指示が限られたオープンエンドな問題を解決した経験。
- 優れた統計的・定量的推論能力。
- イベント駆動型またはリアルタイムデータシステムの経験があれば尚可。
- アナリティクスエンジニアリング、応用統計、またはデータとソフトウェアを組み合わせた職務の経験があれば尚可。
- スポーツ、スポーツベッティング、またはトレーディングの概念に詳しければ尚可。ただし必須ではない。
