Senior Backend Software Engineer

🕒 vor 4 Tagen

🏄 California – Remote

🏄 California – Remote

💵 $150.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🧑‍💻 Full-Stack-Entwickler

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

👻 Geisterscore 0%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Swish Analytics

WebsiteLinkedInAlle Stellen

11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2014

💼 Beratung

📣 Marketing

🎲 Glücksspiel

💰 €6.909.110 Series B - Swish Analytics im 2019-05

Consulting • Marketing • Gambling

Swish Analytics ist ein durch maschinelles Lernen angetriebenes Unternehmen für Sportwetten-Quoten und prädiktive Daten, das eine Echtzeit-Quoten-Engine für Sportwettenanbieter und Fantasy-Plattformen entwickelt. Es bietet hochpräzise Spielerquoten, Marktpreise für Spiele und Teams, Live- und Vorspiel-Prognosen sowie automatisiertes Wettmanagement, um Buchmacher, Wettschein-Gestalter, Kombiwetten und Mikromärkte zu unterstützen. Swish positioniert sich als B2B-Anbieter, der sich auf Automatisierung, Genauigkeit und skalierbare Quoteninfrastruktur für die Sportwettenbranche konzentriert.

Beschreibung

• Serve as the technical lead and owner for core backend products, guiding work from design through implementation and production operation • Design and improve high-traffic, client-facing APIs and microservices, with attention to latency, availability, and correctness • Identify performance and scalability bottlenecks across applications, databases, and service dependencies, and deliver improvements supported by production measurements • Develop services that process real-time and distributed data, working with upstream teams to understand dependencies and failure modes • Create and review architecture designs, documenting important tradeoffs and explaining them to technical and nontechnical partners • Review code, provide constructive feedback, and improve coding standards, testing practices, and maintainability • Improve observability and automation so engineers can detect problems, investigate incidents, and operate services effectively • Contribute to shared tooling, Kubernetes workload optimization, and cloud efficiency in partnership with the teams responsible for those systems • Partner with infrastructure, data engineering, data science, and product teams to keep services reliable as demand grows

🎯 Anforderungen

• Minimum of 5 years of production software engineering experience, including demonstrated technical leadership and ownership of backend systems • Hands-on production experience with Node.js and Python • Hands-on production experience with relational and non-relational databases • Strong understanding of high-traffic APIs, distributed services, and the networking and dependencies that affect their behavior • Experience making engineering decisions that improve reliability, high availability, performance, and maintainability • Ability to independently scope ambiguous technical problems, assess tradeoffs, coordinate dependencies, and drive implementation through production rollout • Strong communication skills with technical and nontechnical stakeholders • Bachelor's degree in Computer Science, Computer Engineering, Software Engineering, or equivalent relevant experience • Production experience with Kafka or comparable stream-processing systems (preferred) • Production experience with Docker and Kubernetes (preferred) • Experience building and operating systems at global scale, including low-latency distributed data systems (preferred) • Experience developing, deploying, and maintaining business-critical applications (preferred) • Experience with observability platforms and CI/CD tooling (preferred) • Interest or experience in Go (preferred) • Familiarity with sports data (preferred) • Successful completion of background and reference checks may be required