Мы Winio - развиваем платформу предиктивной аналитики в киберспорте — сервис, который анализирует данные матчей (Dota 2, CS2) и выдает точные предсказания исходов в реальном времени.
На следующем этапе продукт позволит игрокам загружать реплеи, чтобы AI подсказывал, где они ошиблись и как улучшить навыки. Мы работаем в стартап-ритме: короткие спринты, гибкость, высокая автономность.
Основные задачи:
- Повышать confidence score и точность предсказаний по историческим данным (турнирам, данным игроков и тд);
- Работать с API, базами данных, собирать данные из открытых источников для тестировать и улучшать точность моделей.
Стек и технологии:
- Язык: Python
- ML-модели: CatBoost, GradientBoost, Random Forest
- Бэкенд написан на Node.js
Что ожидается от кандидата:
- 2+ года опыта в ML (готовы быть гибкими, так как важен уровень самостоятельности, а не количество лет);
- Понимание, как строится гипотеза, как её тестировать и как доказать результат;
- Опыт работы с классическими ML и вероятностными моделями, confidence-метриками;
- Высшее образование (МФТИ, МГТУ, ИТМО и тд. - как плюс);
- Грамотный Python, чистый код, внимательность к данным;
- Технический английский на уровне чтения статей и документации.
Формат работы:
- Полностью удалённо, возможны оффлайн-встречи в Москве (по договоренности);
- Оклад от $2,000 (обсуждается с успешным кандидатом);
- Возможность релокации в Дубай / ОАЭ после успешного полугода работы;
- Performance-бонусы за сильные гипотезы, которые дали значимый прирост точности модели;
- Перспективы рост до лида направления по новой игре.
