Swish Analytics разрабатывает программное обеспечение на основе машинного обучения и прогнозные данные для индустрии ставок на спорт. B2B-платформа компании помогает букмекерским конторам и фэнтези-платформам формировать котировки в реальном времени для ставок на индивидуальные показатели игроков, рынки команд и матчей, прогнозы до начала игр, события в режиме реального времени, экспрессы, конструкторы ставок и микрорынки. Компания также поддерживает автоматизированное управление жизненным циклом ставок, объединяя модели ценообразования и масштабируемую инфраструктуру котировок, чтобы упростить создание и управление букмекерскими продуктами.
Аналитик по трейдингу — ставки на спорт | Swish Analytics (гибридный формат, Филиппины)
Управляйте рисками в ставках на спорт, таблицами составов и коэффициентами для продуктов Swish Analytics на основе прогнозных спортивных данных. Анализируйте тенденции ставок в реальном времени по основным видам спорта США.
Описание
- Управление клиентскими рисками и максимизация маржи продуктов Swish за счёт решений с положительным математическим ожиданием
- Поддержание и проверка точности таблиц составов
- Своевременная корректировка настроек до начала матча и во время игры
- Стратегический поиск и мониторинг надёжных источников новостей
- Оценка значимых новостей и их влияния на рынки ставок
- Проведение независимого анализа тенденций ставок на основе данных
- Преобразование аналитических выводов в измеримые торговые действия
Требования
- Не менее трёх лет опыта внутриигрового трейдинга в онлайн-букмекерской компании
- Глубокое знание ставок на спорт и формирования коэффициентов
- Сильный интерес к НБА, НФЛ, МЛБ, НХЛ и баскетболу и футболу NCAA, а также подробное знание этих видов спорта
- Сильные математические, статистические или аналитические способности
- Умение интерпретировать, рассчитывать и конвертировать коэффициенты в реальном времени
- Ориентация на результат и улучшение процессов, показателей и прибыльности
- Готовность работать по гибкому графику, включая ночные смены, выходные и праздничные дни
- Предпочтительно высшее образование в области STEM
- Предпочтителен опыт сотрудничества с межфункциональными командами
- Опыт работы в команде по анализу данных будет преимуществом
- Может потребоваться успешное прохождение проверки биографических данных и рекомендаций
Преимущества
- Работодатель, предоставляющий равные возможности
- Может потребоваться успешное прохождение проверки биографических данных и рекомендаций