Swish Analytics
Swish Analytics
A Swish Analytics desenvolve software de aprendizado de máquina e dados preditivos para o setor de apostas esportivas. Sua plataforma B2B ajuda casas de apostas e plataformas de fantasy sports a gerar odds em tempo real para apostas em jogadores, equipes e partidas, previsões pré-jogo, eventos ao vivo, apostas combinadas, bet builders e micromercados. A empresa também oferece gerenciamento automatizado do ciclo de vida das apostas, combinando modelos de precificação e uma infraestrutura de odds escalável para simplificar a criação e o gerenciamento de produtos de apostas.

Analista de Trading – Apostas Esportivas | Swish Analytics (Híbrido, Filipinas)

Gerencie o risco das apostas esportivas, os elencos e as cotações dos produtos preditivos de dados esportivos da Swish Analytics. Analise tendências de apostas ao vivo nos principais esportes dos Estados Unidos.

Descrição

  • Gerencie o risco dos clientes e maximize as margens dos produtos Swish por meio de decisões com valor esperado positivo
  • Mantenha e verifique a precisão dos elencos
  • Faça ajustes oportunos nas configurações pré-jogo e ao vivo
  • Pesquise e monitore estrategicamente fontes de notícias confiáveis
  • Avalie notícias relevantes e seus efeitos nos mercados de apostas
  • Realize análises independentes e baseadas em dados sobre tendências de apostas
  • Converta conclusões analíticas em ações de trading mensuráveis

Requisitos

  • Pelo menos três anos de experiência em trading durante jogos em uma casa de apostas on-line
  • Conhecimento aprofundado sobre apostas esportivas e definição de cotações
  • Grande interesse e conhecimento detalhado sobre NBA, NFL, MLB, NHL e basquete e futebol americano da NCAA
  • Sólidas habilidades matemáticas, estatísticas ou analíticas
  • Capacidade de interpretar, calcular e converter cotações em tempo real
  • Abordagem orientada a resultados para melhorar processos, resultados e lucratividade
  • Disponibilidade para trabalhar em horários flexíveis, incluindo noites, fins de semana e feriados
  • É desejável ter graduação em uma área STEM
  • É desejável ter experiência de colaboração com equipes multifuncionais
  • Experiência em equipes de ciência de dados será um diferencial
  • A conclusão bem-sucedida de verificações de antecedentes e referências pode ser necessária

Benefícios

  • Empregador que oferece oportunidades iguais
  • A conclusão bem-sucedida de verificações de antecedentes e referências pode ser necessária