mazowieckie / Warszawa
Specjalista Machine Learning (projekt: analiza danych piłki nożnej i przewidywanie wyników)
dzisiaj
Portal Praca.pl to jeden z największych portali pracy w Polsce. Działamy jako agencja zatrudnienia, numer certyfikatu 29884.
Specjalista Machine Learning (projekt: analiza danych piłki nożnej i przewidywanie wyników)
Zlecenie: Oprogramowanie do przewidywania zdarzeń w meczach piłkarskich (ML)
Opis projektu: Poszukujmy specjalisty, który stworzy moduł predykcyjny oparty na machine learning, służący do przewidywania zdarzeń w meczach piłkarskich, takich jak:
- liczba goli (home/away),
- liczba rzutów rożnych,
- liczba kartek,
- inne typowe zdarzenia bukmacherskie.
System będzie zasilany historycznymi danymi meczowymi i powinien generować prawdopodobieństwa wybranych zdarzeń, które będą wykorzystywane w aplikacji webowej lub API.
Zakres prac:
- przygotowanie i przetworzenie danych (udostępniamy dane historyczne),
- opracowanie i trenowanie modeli ML,
- ocena skuteczności modeli w przewidywaniu liczby goli,
- przygotowanie skryptów predykcyjnych (Python),
- opcjonalnie: integracja modelu z API lub front-endem (np. REST/Flask/FastAPI),
- dokumentacja kodu i procesu.
Wymagane umiejętności:
- bardzo dobra znajomość Python,
- doświadczenie w machine learning / data science,
- umiejętność pracy z danymi sportowymi / czasowymi,
- znajomość narzędzi do analizy danych,
- praktyka w obróbce danych i tworzeniu zbiorów treningowych,
- mile widziane doświadczenie z modelami predykcji wyników sportowych lub kursów bukmacherskich.
Dodatkowe atuty:
- znajomość ELO ratingów, SPI, lub innych metod oceny siły drużyn,
- podejście praktyczne – zależy nam na modelu, który realnie działa i daje wartość typerom.
Dane do treningu: Posiadamy zestawy danych z wynikami meczów, statystykami, ligami, rynkami bukmacherskimi itp. Możemy też wspólnie ustalić źródła danych i formaty wejściowe.
W aplikacji prosimy podać
- link do profilu (GitHub, portfolio, itp.),
- krótkie info o doświadczeniu z ML,
- informację o dostępności i oczekiwaniach finansowych,
- mile widziany przykład podobnego projektu (jeśli masz).