Swish Analytics розробляє програмне забезпечення на основі машинного навчання та прогнозні дані для індустрії спортивних ставок. B2B-платформа компанії допомагає букмекерським конторам і фентезі-платформам формувати котирування в реальному часі для ставок на індивідуальні показники гравців, ринки команд і матчів, прогнози до початку ігор, події в режимі реального часу, експреси, конструктори ставок і мікроринки. Компанія також підтримує автоматизоване керування життєвим циклом ставок, поєднуючи моделі ціноутворення та масштабовану інфраструктуру котирувань, щоб спростити створення й керування букмекерськими продуктами.
Трейдинговий аналітик — ставки на спорт | Swish Analytics (гібридний формат, Філіппіни)
Керуйте ризиками у ставках на спорт, таблицями складів і коефіцієнтами для продуктів Swish Analytics на основі прогнозних спортивних даних. Аналізуйте тенденції ставок у реальному часі в основних видах спорту США.
Опис
- Управління ризиками клієнтів і максимізація маржі продуктів Swish завдяки рішенням із позитивним математичним очікуванням
- Підтримання та перевірка точності таблиць складів
- Своєчасне коригування налаштувань до початку матчу та під час гри
- Стратегічний пошук і моніторинг надійних джерел новин
- Оцінювання важливих новин і їхнього впливу на ринки ставок
- Проведення незалежного аналізу тенденцій ставок на основі даних
- Перетворення аналітичних висновків на вимірювані торгові дії
Вимоги
- Щонайменше три роки досвіду трейдингу під час матчів в онлайн-букмекерській компанії
- Ґрунтовні знання ставок на спорт і формування коефіцієнтів
- Сильний інтерес до НБА, НФЛ, МЛБ, НХЛ, а також баскетболу й американського футболу NCAA і детальні знання цих видів спорту
- Сильні математичні, статистичні або аналітичні здібності
- Уміння інтерпретувати, розраховувати та конвертувати коефіцієнти в реальному часі
- Орієнтація на результат і вдосконалення процесів, показників та прибутковості
- Готовність працювати за гнучким графіком, зокрема вночі, у вихідні та святкові дні
- Бажана вища освіта у сфері STEM
- Бажаний досвід співпраці з міжфункціональними командами
- Досвід роботи в команді з аналізу даних буде перевагою
- Може знадобитися успішне проходження перевірки біографічних даних і рекомендацій
Переваги
- Роботодавець, який забезпечує рівні можливості
- Може знадобитися успішне проходження перевірки біографічних даних і рекомендацій