Analytics Engineer

🕒 Setembro 28

🏄 California – Remoto

🏄 California – Remote

💵 $150.000 / ano

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

📊 Engenheiro de Analytics

🦅 Patrocina Visto H1B

Esta empresa já patrocinou vistos H1B no passado.

👻 Score fantasma 0%

O que significa: a chance de ninguém estar realmente contratando para esta vaga.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Swish Analytics

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11 - 50 funcionários

🎲 Jogos de Azar

🎮 Jogos

⚽ Esportes

💰 $6.900.000 Series B em 2019-05

Gambling • Gaming • Sports

Swish Analytics é uma empresa especializada em aprendizado de máquina para apostas esportivas nos EUA e esportes de fantasia. Eles oferecem previsões precisas, baseadas em algoritmos, e ferramentas para ajudar a melhorar estratégias de apostas em grandes ligas esportivas como NBA, NFL, MLB e NHL. Swish Analytics oferece ferramentas como otimizadores de escalação para esportes de fantasia diários e é um Distribuidor Autorizado de Dados da MLB para operadores de apostas esportivas nos EUA. Sua equipe é composta por cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e desenvolvedores dedicados a fornecer análises poderosas e soluções inovadoras para a indústria de apostas esportivas e jogos.

Descrição

• Investigate individual incidents and requests end-to-end using raw production data and systems to determine root cause and recommend resolution • Build and maintain metrics measuring system health and performance over time using statistical methods • Produce clear descriptive reporting for stakeholders • Contribute to the team's core framework and tooling to make investigation and measurement more repeatable • Operate independently on ambiguous, partially-scoped problems • Identify and collaborate with data science, engineering, and trading partners when problems cross team boundaries • Work with real-time, event-driven data to reconstruct and explain system behavior during live events

🎯 Requisitos

• Bachelor's Degree in Computer Science, Statistics, Data Science, or similar major • Minimum of 4 years of professional software engineering experience, including production systems • Minimum of 2 years of experience with Python, including data extraction, wrangling, and analysis • Minimum of 1 year of experience with Rust in a production environment • Experience building and maintaining software that runs in production against real-world data — not just prototypes, one-off scripts, or notebook-based analysis • Strong SQL skills and direct experience working with raw/source data (logs, event streams, production tables) • Experience taking on open-ended problems with limited upfront direction • Genuine statistical/quantitative reasoning skills • Experience with event-driven or real-time data systems (preferred) • Background in analytics engineering, applied statistics, or a hybrid data/software role (preferred) • Exposure to sports, sports betting, or trading concepts (helpful, not required)

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