Swish Analytics는 스포츠 베팅 업계를 위한 머신러닝 소프트웨어와 예측 데이터를 개발합니다. 기업 간 거래(B2B) 플랫폼을 통해 스포츠북과 판타지 스포츠 플랫폼이 선수 특수 베팅, 팀 및 경기 시장, 경기 전 예측, 인플레이 이벤트, 파레이, 베트 빌더, 마이크로 마켓 전반에 걸쳐 실시간 배당률을 생성할 수 있도록 지원합니다. 또한 자동화된 베팅 라이프사이클 관리 기능을 제공하며, 가격 책정 모델과 확장 가능한 배당률 인프라를 결합해 베팅 상품의 생성 및 관리 과정을 간소화합니다.
시니어 백엔드 소프트웨어 엔지니어
Swish Analytics의 스포츠 예측, 베팅 및 판타지 제품을 위한 백엔드 API, 마이크로서비스, 실시간 데이터 시스템의 개발과 운영을 주도합니다.
설명
- 초기 설계부터 구현과 프로덕션 운영까지 핵심 백엔드 제품을 담당합니다.
- 낮은 지연 시간, 높은 가용성 및 정확성을 위해 고객 대상 고트래픽 API와 마이크로서비스를 설계하고 개선합니다.
- 프로덕션 측정 데이터를 바탕으로 개선을 추진하며 애플리케이션, 데이터베이스 및 서비스 종속성 전반의 성능과 확장성 제약을 찾아 해결합니다.
- 실시간 분산 데이터를 위한 서비스를 구축하고 상위 팀과 종속성 및 장애 시나리오를 조율합니다.
- 아키텍처 제안서를 작성하고 검토하며, 주요 절충 사항을 기록하고 기술 및 비기술 파트너에게 전달합니다.
- 코드를 검토하고 코딩 표준, 테스트 및 유지보수성을 강화할 수 있는 실행 가능한 피드백을 제공합니다.
- 모니터링과 자동화를 개선하여 엔지니어가 문제를 발견하고 인시던트를 조사하며 서비스를 효과적으로 운영하도록 지원합니다.
- 각 시스템을 담당하는 팀과 함께 공용 도구, Kubernetes 워크로드 효율성 및 클라우드 사용을 개선합니다.
- 인프라, 데이터 엔지니어링, 데이터 과학 및 제품 팀과 협력하여 수요가 늘어도 서비스 신뢰성을 유지합니다.
지원 자격
- 프로덕션 소프트웨어 엔지니어링 경력 5년 이상이며 백엔드 시스템의 기술 리더십과 오너십을 입증한 경험이 있어야 합니다.
- Node.js 및 Python의 프로덕션 실무 경험이 있어야 합니다.
- 관계형 및 비관계형 데이터베이스의 프로덕션 실무 경험이 있어야 합니다.
- 고트래픽 API, 분산 서비스, 그리고 그 동작에 영향을 주는 네트워킹 및 종속성에 대한 깊은 지식이 있어야 합니다.
- 엔지니어링 의사결정으로 신뢰성, 가용성, 성능 및 유지보수성을 개선한 경험이 있어야 합니다.
- 모호한 기술 문제를 독립적으로 정의하고, 절충안을 평가하며, 종속성을 조율하고 프로덕션 배포까지 구현을 추진할 수 있어야 합니다.
- 기술 및 비기술 이해관계자 모두와 원활하게 소통할 수 있어야 합니다.
- 컴퓨터 과학, 컴퓨터 공학 또는 소프트웨어 공학 학사 학위나 이에 준하는 관련 경험이 있어야 합니다.
- 우대 사항: Kafka 또는 이에 준하는 스트림 처리 시스템의 프로덕션 경험.
- 우대 사항: Docker 및 Kubernetes의 프로덕션 경험.
- 우대 사항: 저지연 분산 데이터 시스템을 포함해 글로벌 규모의 시스템을 구축하고 운영한 경험.
- 우대 사항: 비즈니스 핵심 애플리케이션을 개발, 배포 및 유지보수한 경험.
- 우대 사항: 관측성 플랫폼 및 CI/CD 도구 경험.
- 우대 사항: Go에 대한 관심 또는 경험.
- 우대 사항: 스포츠 데이터에 대한 이해.
- 신원 조회 및 추천인 확인을 성공적으로 완료해야 할 수 있습니다.
