Мы ищем ML-разработчика для проекта в области спортивной аналитики.

Задача — построить модель, которая на основе данных по ставкам будет выявлять прибыльные стратегии (value betting, анализ исходов и коэффициентов). Модель уже существует и построена другими людьми. Их база ставок у меня есть, для конкретной букмейкерской конторы. Сейчас нужно найти способы собрать модель из базы которая уже есть.

Обязанности




Анализ данных по ставкам (футбол).
Построение фич (коэффициенты, движение линий, лиги, время до матча и др.).
Обучение и тестирование моделей (scikit-learn, PyTorch/TensorFlow).
Проверка стратегий на исторических данных (ROI, дисперсия, просадки).
Подготовка API/сервиса, который будет выдавать сигналы для будущего бота-исполнителя.





Данные




Мы предоставляем доступ к аккаунтам, на которых делаются реальные ставки.
Историческую выгрузку напрямую получить сложно → понадобится либо наблюдать за ставками в реальном времени, либо помочь выстроить процесс сбора/парсинга истории.


Требования




Отличное знание Python (pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow).
Опыт работы с временными рядами и вероятностными моделями.
Умение работать с «грязными» данными.
Понимание спортивной аналитики и вероятностей будет плюсом.

Мы предлагаем



Интересный проект на стыке ML и спортивной аналитики.
Долгосрочное сотрудничество.
Гибкий график, удалённая работа.
Оплата — обсуждается (фикс или почасово).