Senior Software Engineer

🕒 2 dias atrás

🏄 California – Remoto

🏄 California – Remote

💵 $150.000 - $190.000 / ano

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🧑‍💻 Engenheiro Full-stack

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Swish Analytics

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11 - 50 funcionários

Fundada em 2014

🎲 Jogos de Azar

🤖 Inteligência Artificial

🤝 B2B

💰 $6.909.110 Series B - Swish Analytics em 2019-05

Gambling • Artificial Intelligence • B2B

A Swish Analytics é uma empresa de dados preditivos e probabilidades esportivas orientada por machine learning que desenvolve um mecanismo em tempo real de criação de probabilidades para casas de apostas e plataformas de fantasia. A empresa oferece precificação de props de jogadores com alta precisão, mercados de partidas e equipes, projeções em tempo real e pré-jogo, e gestão automatizada do ciclo de vida de apostas para alimentar o processo de bookmaking, construtores de apostas, parlays e micro-mercados. A Swish se posiciona como um fornecedor B2B focado em automação, precisão e infraestrutura escalável de probabilidades para a indústria de apostas esportivas.

Descrição

• Design, build, and optimize low latency, highly available core API services • Build backend applications while working cross-functionally with teams across the organization • Assist in developing a platform and SDK for internal teams to build their services • Work with the Swish infrastructure team to optimize the existing API service architecture and strategy • Participate in code reviews and knowledge sharing with teams and team members • Influence the technical direction of distributed services at Swish

🎯 Requisitos

• Bachelor Degree in CS/CE/SE or relevant experience • 3+ years of production level API / Microservice development • A creative mind for solving technically difficult problems in both standard and non-standard ways • 1+ years of production experience with languages like NodeJS & Python • 1+ years of production experience with databases both relational and non-relational • Passionate about reliability, high availability, automation, observability, coding standards and global scale • Production experience with Software Engineering at a global level • Interest or experience in Rust or GO • Production experience with stream-processing paradigms like Kafka • Production experience with Docker and Kubernetes • Familiarity with sports data