Laptop Coach

Паскаль Бауэр из DFB открывает позицию на Ph.D в спортивной аналитике в университете Саарбоюкена, которую сам будет супервайзить. Можно частично совмещать с работой, можно полностью, учеба оплачивается по государственной зарплате и грейдам, в первый год выйдет около 50 до налогов при условии полной занятости (что вполне приемлемо).

Дедлайн до 22 августа, начало 1 октября, немецкий не нужен, но желателен, английского должно хватить.

Скажу от себя - с полгода назад говорил с Паскалем о такой опции и совмещении с работой (у нас есть коллега, работающий 4 дня в неделю и остальные 3 дня пишущий Ph.D), но честно говоря, душа не настолько лежит к академии, да и отъехать до возраста Христа не хотелось бы, нагрузившись еще и этим) Но возможность хорошая, например, у Паскаля же в команде в DFB есть коллега, тоже совмещающий Ph.D с работой в федерации.

https://www.uni-saarland.de/fileadmin/upload/verwaltung/stellen/Wissenschaftler/W2509.pdf

Вакансия в футболе

Мой товарищ Олег, который уже несколько лет помогает нам с DS в xGLab, сейчас работает в аналитической компании. Он ищет Middle/Senior Data Scientist в свою команду.

Домен: real-time и historical time-series аналитика в футболе
Фуллтайм
Можно работать удалённо из любой страны, либо офис в Москве или Минске
ЗП до $4k

Задачи:
- Разработка предсказательных моделей для последовательностей событий в футболе;
- Разработка ядра футбольной аналитики (игровые метрики, фитнесс-данные, продвинутые аналитики) на ивентовых (action detection) и трекинговых данных;
- Получение закономерностей из временных рядов метрик футболистов;
- Создание логики взаимодействия игроков на поле (сети пасов, среднее положение игроков на поле, классификация владений);
- Подсчет фитнес-метрик в real-time режиме;
- Адаптация моделей для расчета вероятностей событий по ходу матча.

От вас хотят:
- Понимание отличий между трекинговыми и ивент-данными;
- Теорвер и матстат;
- Классические алгоритмы ML для табличных данных (линейная и логистическая регрессия, бустинг (XGBoost, CatBoost), нейронные сети (TabNet));
- Будет плюсом опыт работы в спортивной аналитике или в беттинге

Олег - самый ответственный и внимательный к деталям дсер из тех, с кем я работал, однозначно рекомендую.

Резюме присылайте в личку на мой рабочий акк @EgorGroks

Наконец-то выложили позицию на разработчика в США.

https://sportecsolutions.recruitee.com/o/aws-cdk-cloud-engineer

Все понимаю, привлечь аудиторию, сленг, кринж и йоу, но такое уже перебор.

В Нойкельне пока спокойно, но пожалуй, пора ретироваться.

Спустя полтора года интересно посмотреть, как меняется индустрия - GLT стало чаще использоваться, для нормальной визуализации требуется пока что много времени, и все еще долго пересматриваются моменты, чтобы быть уверенным в принятом решении.

В целом, процесс такой: вообще задержка в доставке данных по положению тела где-то 15-20 секунд (у обычного трекинга, например, от 5, но улучшенных версий от 10-15), нужно время, чтобы либо синхронизировать данные с ивентом, либо на основе уже полученных лимб-данных получить момент паса, потом получить из этого нормальную визуализацию и отсмотреть момент еще раз вручную (а это делают 2 человека, чтобы избежать ошибки) - в итоге получается минимум минута, а то и больше.

Как все может улучшиться - полностью внедрится automated event detection, быстрее будет делаться визуал, но вот не самая быстрая человеческая валидация никуда не уйдет - если иногда даже проверяются значения xG, то такие важные решения вряд ли кто-то решится автоматизировать. А тренировать людей быстро проверять моменты (и под давлением) затратно - оборудование на VAR дорогое, ставится только на матчи главных лиг, а последние спорные ситуации каждую неделю разбираются судьями (по крайней мере, в Германии) в рамках постоянного обучения в течение сезона.

Опоздать на 170 минут? Обычное дело для поезда в Германии

Это национальная проблема и одновременно национальное веселье.

Объясняю, почему поезда в Германии никогда не приезжают вовремя

https://www.sports.ru/tribuna/blogs/football_texts/3249834.html

Глеб Чернявский

Завтра выезжаю примерно в 5 утра из Берлина на учебу в Кельн (статью допишу на следующей неделе), и стопроцентно уверен, что как всегда опоздаю к первой паре. Вообще за почти 11 лет в Германии встречал всевозможные причины опоздания поездов - непогода, несчастные случаи на путях, а как-то раз поезд встрял на 5 часов, потому что где-то на путях нашли бомбу сороковых годов.

Но самая шикарная причина была 2 года назад, когда поезд Мюнхен - Берлин опоздал на час просто потому, что машинист решил тупо не прийти. Я планировал приехать домой в 12 ночи, поспать до 6 утра и к 10 поехать в аэропорт, чтобы полететь к девушке в Кишинев через Румынию. Но вместо этого я оказался в Ганновере, приехал домой в 4 утра, поспал 2 часа, собрался и поехал в аэропорт, где пройдя все контроли, впервые в жизни спросоня спутал гейты и стоял в очередь на посадку до Клужа, хотя надо было в Яссы, и естественно, никуда не улетел. Но моя девушка максимально поддержала, успокоила, и, как ни странно, после этого я окончательно убедился, что хочу сделать ей предложение (что и случилось в ее приезд через месяц). Поэтому несмотря на все прошлые и будущие опоздания, отчасти и Дойче Бану я благодарен за свою текущую семейную жизнь)

Классная идея по определению игровых позиций на каждый фрейм от Дэвина Плюлера (Торонто). Зачем это нужно - во время матча игроки часто меняют позиции, что не отображается / коряво и вручную провайдерами данных и это мешает числовому анализу. Идея простая - в зависимости от положения игрока на поле, он видит разное количество сокомандников - допустим, у нас есть правый защитник, играющий в четверке чуть выше остальных. Если покрутить его на месте слева направо, то сначала он увидит вратаря / защитников, ближе к центру поворота уже большую часть команды, и к повороту в сторону соперника уже только игроков, что находятся впереди него. Игрок центра поля же, как его ни крути, скорее всего, будет видеть только несколько игроков в обзоре видимости. Используя информацию об этом, можно построить классификатор, который будет определять позицию по каждому фрейму и в том числе, помогать определять смены позиций.

https://github.com/devinpleuler/research/blob/master/frame-by-frame-position.md

После увлекательнейшей игры Англии удалось сделать единственный аналитический вывод по матчу Испания - Италия:

Лучано Спалетти похож на Парасольку.

Польский бродкастер TVP Sport дает возможность смотреть Евро с 4 разных камер: обычный бродкаст, бродкаст без комментариев, «тренерская камера» (видимо, 21 игрок минимум) и трансляция со статой от Hawk-Eye - подсвечиваются все игроки, траектории мяча, считаются метрики и строится инфографика (xG, скорость удара). Впечатляет, что задержка всего в несколько секунд - скорее всего, берутся совсем сырые данные (обычно у версии получше лаг в 10-20 секунд), но судя по всему, ивенты типо ударов уже распознаются автоматически.

Live stream finished (13 seconds)

Live stream started

Live stream finished (6 seconds)

Live stream started

Live stream finished (1 hour)

Live stream started

Как и обещали - вместе с Антоном Имша из канала Pfosten raus проведем стрим по мотивам первого матчдэя и посмотрим вместе второй тайм Германия - Венгрия.
За последние 5 дней вышло уже миллиард всевозможных материалов и столько же стримов о каждом матче, поэтому формат просто на поболтать и поделиться ощущениями (от великолепной гостевой формы Германии, например).

Live stream scheduled for Jun 19 at 17:00

Ну что ж, после таких последних минут можно попрощаться с берлинским районом Нойкельн.