Soccer Data Scientist

🕒 il y a 1 mois

🌐 Royaume-Uni, Espagne, +2 autres pays – Distant

🇬🇧 Royaume-Uni – Télétravail 🇪🇸 Espagne – Télétravail 🇲🇹 Malte – Télétravail 🇮🇪 Irlande – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

📊 Data Scientist

👻 Score fantôme 10%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Swish Analytics

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11 - 50 employés

Fondée en 2014

💼 Conseil

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💰 €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

• 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.

🎯 Exigences

• 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.

🏖️ Avantages

• Remote work options