Soccer Data Scientist

🕒 vor 3 Monaten

🌐 Vereinigtes Königreich, Spanien, +2 weitere Länder – Remote

🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote 🇪🇸 Spanien – Remote 🇲🇹 Malta – Remote 🇮🇪 Irland – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

📊 Data Scientist

👻 Geisterscore 16%

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

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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

• Ideate, develop and improve machine learning and statistical models that drive Swish’s core algorithms for producing state-of-the-art sports betting products. • Develop contextualized feature sets using specific domain knowledge in soccer. • Contribute to all stages of model development, from creating proof-of-concepts and beta testing, to partnering with data engineering and product teams to deploy new models. • Strive to constantly improve model performance using insights from rigorous offline and online experimentation. • Analyze results and outputs to assess model performance and identify model weaknesses for directing development efforts. • Adhere to software engineering best practices and contribute to shared code repositories. • Document modeling work and present to stakeholders and other technical and non-technical partners.

🎯 Anforderungen

• Masters degree in Data Analytics, Data Science, Computer Science or related technical subject area • Demonstrated experience developing models at production scale for soccer or sports betting • Expertise in Probability Theory, Machine Learning, Inferential Statistics, Bayesian Statistics, Markov Chain Monte Carlo methods • Minimum of 3+ years of demonstrated experience developing and delivering effective machine learning and/or statistical models to serve business needs in sports or sports betting • Experience with relational SQL & Python • Experience with source control tools such as GitHub and related CI/CD processes • Experience working in AWS environments etc • Proven track record of strong leadership skills. • Has shown ability to partner with teams in solving complex problems by taking a broad perspective to identify innovative solutions • Excellent communication skills to both technical and non-technical audiences.

🏖️ Vorteile

• Remote work options