Место работы — удалённо.
График — гибкий (обговорим отдельно).
ЗП — от 100 000 (зависит от компетенции и вовлечённости, обговорим отдельно).
Без трудоустройства, в идеале — работа с самозанятым.
Мы — команда разработчиков, математиков и аналитиков, создающая собственную платформу спортивной аналитики на основе данных, статистических моделей и алгоритмов машинного обучения.
В течение нескольких лет мы развиваем систему, которая анализирует тысячи параметров каждого спортивного события: статистику команд, индивидуальные показатели игроков, историю выступлений, текущую форму, внешние факторы и множество других данных.
За время разработки мы создали собственные математические модели и алгоритмы, которые прошли проверку на больших исторических выборках и тысячах реальных событий. Но спортивная индустрия постоянно меняется: появляются новые стратегии, меняется поведение команд, обновляются подходы к формированию коэффициентов и меняются сами данные.
Поэтому мы продолжаем развивать платформу и ищем Data Scientist, который поможет совершенствовать существующие модели, находить новые закономерности и создавать более точные алгоритмы анализа.
Чем предстоит заниматься:
— разработка и улучшение моделей машинного обучения;
— исследование больших массивов спортивных данных;
— поиск новых признаков (Feature Engineering) для повышения качества моделей;
— построение и тестирование прогнозных моделей;
— анализ эффективности существующих алгоритмов;
— проведение статистических исследований и проверка гипотез;
— работа с временными рядами и историческими данными;
— оптимизация процессов обработки и подготовки данных;
— участие в развитии архитектуры аналитической системы.
Наши требования:
— опыт работы в роли Data Scientist / Machine Learning Engineer;
— уверенные знания Python и инструментов анализа данных;
— опыт работы с библиотеками Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn;
— понимание алгоритмов машинного обучения (Regression, Classification, Clustering, Ensemble Methods);
— опыт построения и оценки ML-моделей;
— понимание методов валидации моделей и предотвращения переобучения (Cross-validation, Regularization, Overfitting Control);
— знание статистики, теории вероятностей и математического моделирования;
— опыт работы с большими наборами данных;
— уверенное владение SQL;
— понимание процессов подготовки данных (ETL, Data Cleaning, Data Transformation).
Будет преимуществом:
— опыт работы с прогнозными системами;
— опыт анализа спортивной статистики;
— знания в области временных рядов (Time Series Forecasting);
— опыт работы с алгоритмами Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM, Random Forest;
— опыт работы с нейронными сетями (PyTorch, TensorFlow);
— понимание принципов вероятностных моделей и Bayesian подходов;
— опыт работы с облачными технологиями и большими данными;
— навыки работы с Linux, Git, Docker.
Что мы предлагаем:
— участие в развитии сложной аналитической платформы;
— работу в команде программистов, математиков и специалистов по данным;
— задачи, где результат напрямую зависит от качества моделей и исследований;
— возможность влиять на развитие продукта и архитектуру системы;
— удалённый формат работы;
— долгосрочное сотрудничество.
Мы ищем не просто специалиста, который будет обучать готовые модели. Нам нужен человек, которому интересно исследовать данные, находить новые закономерности и создавать технологии, способные работать с большими потоками информации.
Если вам интересны машинное обучение, математика, алгоритмы и спортивная аналитика — будем рады познакомиться.
