#vacancy #вакансия

Data Scientist
Ищем талантливого Data Scientist-а в команду, которая занимается спортивной аналитикой и разработкой собственных коэффициентов в сфере спортивного беттинга.
Мы строим многокомпонентную систему, которая включает в себя модули для скрапинга и агрегации коэффициентов из разных источников, модули статистического анализа и моделирования для расчёта собственных коэффициентов, а также оптимизационные механизмы для внутренних аналитиков.
В основе проекта лежит идея: изучить механики игр (в разных видах спорта), апроксимировать вероятность исходов с помощью математических моделей (например, распределения Пуассона) и предлагать свои коэффициенты, конкурентные по отношению к рынку.
Тебе предстоит стать частью R&D команды и активно участвовать в построении математических моделей, проверке их на реальных данных и внедрении результатов в боевые окружения. У нас уже есть отлаженные процессы работы с данными, но мы всегда открыты к улучшениям — ждём твоего опыта и идей.
Ты:
🍉Имеешь серьёзный бэкграунд в математике, статистике и моделировании
🍉Уверенно владеешь Python (NumPy, Pandas, SciPy и пр.)
🍉Понимаешь, как работают вероятностные модели, умеешь подбирать распределения под задачу
🍉Знаком(а) с инструментами машинного обучения (Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow или другие)
🍉Умеешь грамотно обрабатывать, очищать и валидировать данные
🍉Понимаешь, какие метрики важны для оценки качества предсказаний и умеешь анализировать результаты
🍉Знаешь, как добиваться эффективности в вычислительных задачах (быстрая оптимизация, векторизация, параллелизм)
🍉Умеешь взаимодействовать с командами разработчиков и аналитиков, объясняя сложные математические модели простым языком
Основные задачи:
🍎Изучение механики игр и построение математических моделей
- Исследовать различные виды спорта с точки зрения вероятностей исходов
- Разрабатывать модели и подбирать распределения (например, Пуассона) для расчёта коэффициентов— Проводить эксперименты с альтернативными подходами (регрессионные модели, ML-модели и т.д.)
🍎Проверка математических моделей на реальных данных
-Использовать исторические данные о матчах, розыгрышах, статистику команд и игроков
- Сравнивать результаты моделей с рыночными коэффициентами и фактическими исходами
- Докручивать модели на основе метрик (MAE, RMSE, log-loss и т.д.), повышать точность и стабильность
🍎Реализация быстрого оптимизатора или участие в его создании
- Участвовать в разработке механизма оперативного пересчёта коэффициентов
- Оптимизировать вычислительные процессы, снижая время отклика системы
- Поддерживать совместимость и корректность работы моделей при обновлении алгоритмов
Мы предлагаем:
🥨Возможность влиять на развитие ключевого продукта в сфере спортивной аналитики
🥨Свободу действий при выборе алгоритмов и технологий
🥨Современный технологический стек и доступ к ресурсам для вычислительных экспериментов (GPU, облачные сервисы)
🥨Гибкий формат работы и понятные рабочие процессы: планирование задач, code review, регулярные митапы с командой
🥨Конкурентная заработная плата 4-6к евро
Наш стек:
Языки и инструменты: Python (NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn, PyTorch), Docker, Bash
Системы управления данными: PostgreSQL, YDB, Redis, Kafka
Инфраструктура и CI/CD: GitLab CI, AWS, Kubernetes
Метрики и отчётность: Clickhouse, Sentry, Prometheus/Grafana

Если тебе интересно разрабатывать сложные модели, которые напрямую влияют на ставки и динамику коэффициентов в спортивном беттинге — мы ждём тебя в нашей команде!

Ждем ваше резюме @hrlight