Sports Data Analyst

🕒 Abril 28

🏄 California – Remoto

🏄 California – Remote

⏰ Tempo Integral

🟢 Júnior

📉 Analista de Dados

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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

• Work closely with Data Scientists and Engineers to diagnose and treat data pipeline integrity issues • Detect data inaccuracies such as missing, out of range or otherwise incorrect on-field data • Source origins of data inaccuracies through data pipeline dependencies and python code base • Define data validation tests to flag future game errors • Research accurate roster active statuses, primary positions and game participation • Validate data changes after logic updates • Production model feature deep dives to explain project market lines • Clearly document findings • Develop intimate familiarity with existing databases and construct metadata references • With guidance, support lead Data Scientists in feature development and model analysis

🎯 Requisitos

• Bachelor's Degree in Computer Science, Data Science or similar major • Minimum of 1 year of experience in football data analysis • Deep knowledge of football, basketball or baseball; including roster compositions of professional and college teams, general gameplay strategies, and typical in-game scenarios • Data Extraction, Wrangling and Analysis in Python • Strong SQL querying skills • Attention to detail

🏖️ Benefícios

• Health insurance • Remote work options