Senior Backend Software Engineer

🕒 il y a 18 jours

🏄 California – Distant

🏄 California – Remote

💵 $150 000 / an

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🧑‍💻 Développeur Full-Stack

🦅 Parrain de Visa H1B

Cette entreprise a parrainé des visas H1B par le passé.

👻 Score fantôme 2%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.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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11 - 50 employés

🎲 Jeux d'argent

🎮 Jeux vidéo

⚽ Sports

💰 €6 900 000 Series B en 2019-05

Gambling • Gaming • Sports

Swish Analytics est une entreprise spécialisée dans l'apprentissage automatique appliqué aux paris sportifs et aux sports fantasy aux États-Unis. Ils fournissent des prédictions précises basées sur des algorithmes et des outils pour améliorer les stratégies de paris dans les principales ligues sportives telles que la NBA, la NFL, la MLB et la NHL. Swish Analytics offre des outils comme des optimiseurs de composition pour les sports fantasy quotidiens et est un distributeur autorisé de données MLB pour les opérateurs de paris sportifs aux États-Unis. Leur équipe est composée de data scientists, d'ingénieurs en apprentissage automatique et de développeurs dédiés à fournir des analyses puissantes et des solutions innovantes pour l'industrie des paris sportifs et du jeu.

Description

• 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

🎯 Exigences

• 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

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