Если что, дата сайентистов буду я собеседовать😊 Отдел Data Science включает в себя R&D, что, наверное, и так очевидно. Воспроизвести xG, xP и прочие PitchControl несложно, особенно если формат данных удобный. А вот придумать новую метрику или значительно улучшить условный EPV — уже посложнее. При этом важно понимать, что ресёрч не заканчивается написанием прототипа — модель нужно довести до продакшен-состояния. По сути, необходимо уметь переводить футбольные бизнес-требования в модель или метрику. Отсюда идеальный кандидат выглядит так: - опыт с табличными ML-моделями; - чистый код на Python; - знание теории вероятностей и математической статистики; - опыт с deep learning; - интерес к футболу; - любовь к написанию тестов. Если чего-то из этого не хватает — не беда. Если вы крутой ресёрчер в jupyter notebook — мы вам рады. Если с креативом не сложилось, но вы умеете надёжно писать полезную рутину, которая, например, автоматически исправляет ошибки в сырых данных — мы тоже вам рады. Отбор будет состоять из трех этапов: 1. Отсев по резюме. Если есть github - пожалуйста, прикрепите. 2. Собеседование примерно на час-полтора. Поговорим о вашем предыдущем опыте. Также будет задача на подобие ML System Design. Никаких leetcode. 3. Знакомство с командой.