
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