Sports Data Analyst

🕒 il y a 1 mois

🏄 California – Distant

🏄 California – Remote

⏰ Temps Plein

🟢 Junior

📉 Analyste de Données

🦅 Parrain de Visa H1B

Cette entreprise a parrainé des visas H1B par le passé.

Postuler Maintenant

Trouver des Emplois à Distance Similaires

Recevoir des emails pour des emplois à distance

📊 Vérifiez votre score de CV pour ce poste

Améliorez vos chances d'obtenir un entretien en vérifiant votre score de CV avant de postuler.

Télécharger le CV

Swish Analytics

Site WebLinkedInTous les Emplois

11 - 50 employés

Fondée en 2014

🎲 Jeux d'argent

🤖 Intelligence artificielle

🤝 B2B

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

Gambling • Artificial Intelligence • B2B

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

• Work closely with Data Scientists and Engineers to diagnose and treat data pipeline integrity issues • Detect data inaccuracies such as missing, out of range or otherwise incorrect on-field data • Source origins of data inaccuracies through data pipeline dependencies and python code base • Define data validation tests to flag future game errors • Research accurate roster active statuses, primary positions and game participation • Validate data changes after logic updates • Production model feature deep dives to explain project market lines • Clearly document findings • Develop intimate familiarity with existing databases and construct metadata references • With guidance, support lead Data Scientists in feature development and model analysis

🎯 Exigences

• Bachelor's Degree in Computer Science, Data Science or similar major • Minimum of 1 year of experience in football data analysis • Deep knowledge of football, basketball or baseball; including roster compositions of professional and college teams, general gameplay strategies, and typical in-game scenarios • Data Extraction, Wrangling and Analysis in Python • Strong SQL querying skills • Attention to detail

🏖️ Avantages

• Health insurance • Remote work options