Data Engineer

🕒 il y a 8 jours

🏄 California – Distant

🏄 California – Remote

💵 $145 000 / an

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🚰 Ingénieur Data

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Swish Analytics

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11 - 50 employés

Fondée en 2014

💼 Conseil

📣 Marketing

🎲 Jeux d'argent

💰 €6 909 110 Series B - Swish Analytics en 2019-05

Consulting • Marketing • Gambling

Swish Analytics est une entreprise spécialisée dans les cotes sportives et les données prédictives, alimentée par le machine-learning, qui développe un moteur d'origine de cotes en temps réel pour les bookmakers et les plateformes de fantasy. Elle offre des cotes de joueur extrêmement précises, des marchés de matchs et d'équipes, des projections en direct et pré-match, ainsi qu'une gestion automatisée du cycle de vie des paris pour soutenir les bookmakers, les créateurs de paris, les combinés et les micro-marchés. Swish se positionne comme un fournisseur B2B axé sur l'automatisation, la précision et une infrastructure évolutive de cotes pour l'industrie du pari sportif.

Description

• Support production systems and help triage issues during live sporting events • Architect low-latency, real-time analytics systems including raw data collection, feature development and endpoint production • Build new sports betting data products and predictions offerings • Integrate large and complex real-time datasets into new consumer and enterprise products • Develop production-level predictive analytics into enterprise-grade APIs • Contribute to the design and implementation of new, fully-automated sports data delivery frameworks

🎯 Exigences

• BS/BA degree in Mathematics, Computer Science, or related STEM field • Minimum of 4+ years of demonstrated experience writing production level code (Python) • Proficiency in Python and SQL (preferably MySQL) • Demonstrated experience with Airflow • Demonstrated experience with Kubernetes • Experience building end-to-end ETL pipelines • Experience utilizing REST APIs • Experience with version control (git), continuous integration and deployment, shell scripting, and cloud-computing infrastructures (AWS) • Experience with web scraping and cleaning unstructured data • Knowledge of data science and machine learning concepts • Professional working experience with MLB or NBA data.