Python разработчик для создания программы анализа спортивных ставок@ Freelanceroff
О позиции
Ищем Python разработчика для создания небольшого и надежного командного приложения для анализа спортивных ставок. Программа будет подключаться к API с актуальными коэффициентами и извлекать данные о ставках на баскетбол, MLB и FIFA. Структура кода будет модульной, что позволит легко добавлять новые виды спорта в будущем.
Чем вы будете заниматься
- Подключение к API для получения коэффициентов ставок в реальном времени.
- Сравнение рыночных цен с коэффициентами Bet365 и Pinnacle.
- Конвертация коэффициентов в подразумеваемые вероятности и выявление выгодных ставок.
- Запись всех данных в CSV в реальном времени с указанием даты/времени, спорта, лиги, команд и коэффициентов.
- Обеспечение чистоты и документированности кода, чтобы другие могли легко его использовать и модифицировать.
Требования
- Опыт работы с API и анализом данных.
- Знания в области веб-скрапинга и работы с библиотеками, такими как Pandas и Requests.
- Умение писать чистый и модульный код.
- Знание Python, включая версии 3.10 и выше.
- Способность работать с CSV и документировать процесс установки в README.
Будет плюсом
- Опыт работы с другими языками программирования, такими как PHP.
- Знания в области спортивных данных и ставок.
- Опыт работы с системами контроля версий, такими как Git.
Что мы предлагаем
- Конкурентная зарплата в диапазоне 17,000 - 31,000 рублей в месяц.
- Гибкий график работы и возможность удаленной работы.
- Работа над интересным проектом в области спортивных данных.
- Поддержка в обучении и развитии навыков.
- Доступ к актуальным ресурсам и инструментам для работы.
Вакансия предлагает интересный проект в области спортивных данных с конкурентной зарплатой. Требуется опыт работы с API и Python, что делает её привлекательной для разработчиков. Однако, описание вакансии могло бы быть более детализированным.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание работы с API, включая опыт интеграции с RESTful сервисами для получения данных о коэффициентах ставок в реальном времени.
Способность к самостоятельной работе в удаленном формате, высокая самоорганизация и дисциплина для выполнения задач без постоянного контроля.
Опыт работы с библиотеками для анализа данных, такими как Pandas и NumPy, а также навыки веб-скрапинга для извлечения данных из различных источников.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Sports Data Analysis
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев