Laptop Coach

Университет Ляйпцига предлагает бесплатные курсы повышения квалификации для тренеров и работников спортивной индустрии для жителей (достаточно жить, а не быть гражданином) развивающихся стран по классификации OECD (Азербайджан, Армения, Беларусь, Грузия, Казахстан, Кыргызстан, Молдова, Таджикистан, Узбекистан, Украина - полный список можно найти на их официальном сайте) с оконченным высшим спортивным образованием. Дедлайн на летний семестр до 15 февраля. Курсы есть на разных языках - английском, французском, арабском и испанском, и не требуют никакой оплаты.

https://www.spowi.uni-leipzig.de/studium/vor-dem-studium/internationaler-trainerkurs/studieren-im-itk/kursangebot-2021-2024

Кстати, вот 2 хороших позиции на DS и DE (по крайней мере, без видимых подвохов в описании ) в Голландии - может, кому-то подойдет. Хотят переезд и английского вроде достаточно.

https://www.werkenbijaz.nl/vacaturebeschrijving/football-data-scientist

https://www.werkenbijaz.nl/vacaturebeschrijving/data-engineer

Клоппи еще в декабре выкатил код для наших данных по 7 играм с синхронизацией трэкинга и ивентов от Кельнского спортивного университета. Авторы (Мануэль и Роберт) читают базовые курсы по данным у меня на программе, и они успели первыми выкатить синк по своему датасету быстрее - соберут больше цитирований) Наш алгоритм, который мы используем для Бундеслиги и МЛС один из моих коллег (собственно, автор, человек в одну каску делал его год) выложит позже, тому виной legals, возможные конфликты интересов и бюрократия)

Но теперь и статья, и данные доступны всем - так что если хочется поиграться с небольшим, но бесплатным объемом данных (и что-то интересное построить по ним - мы, кстати, скоро должны открыть и позицию на Data Science и какая-то работа по этим данным в паблике будет плюсом), есть отличный вариант.

https://github.com/PySport/kloppy/releases

https://www.nature.com/articles/s41597-025-04505-y

Мы относительно срочно ищем интерна (лучше фулл-тайм / парт-тайм обсуждаем) на проекты, связанные с GenAI (чатбот, лайфтикер и т.п). Нужны - AWS (хотя бы начально), Python, английский язык и быть студентом в немецком вузе.

Менее срочно ищем senior AWS-разработчика с возможностью переезда в Германию, но там требований больше - помимо большего опыта работы с AWS, вдобавок Confluent Kafka, AWS CDK (Typescript), Terraform. Java и С# приветствуются.

Писать в личку, там дам больше подробностей и протащу резюме (пока что вакансии официально не выкатили на сайт).

Это интересная сделка: с одной стороны, Тракаб пошел по другому пути с фокусом в гейминг, а с другой стороны, на рынок данных для профспорта теперь заходит настолько большой игрок, что конкуренция с Hawk-Eye будет гораздо более занимательной, чем сейчас.

Наш менеджмент почти весь прошлый год вел переговоры о покупке Тракаба, даже подтягивали его бывшего CTO для помощи и оценки, мы в отделе делали DD данных и инфры, но тягаться с EA, конечно, без шансов. Тем веселее наблюдать, что будет между большими компаниями дальше)

https://www.ea.com/news/ea-sports-realism-technology?isLocalized=true

Наткнулся на такой вот странный кейс - в Норвегии попытались доверить «AI-тренеру» принимать решения во время матча, и получилось, конечно же, никак)

Выглядит это все, конечно, как дешевый и нелепый маркетинг энергетической и tech-компании, но из-за подобной ерунды любые серьезные шаги в эту сторону воспринимаются как какой-то цирк. Если в глазах людей, принимающих решения, AI-тренер выглядит и должен работать именно так, то лучше бы уже закрыть индустрию футбольной дата-аналитики насовсем и больше об этом не вспоминать никогда. А если посмеяться - то почему бы и нет)

https://youtu.be/rP4ah2UqhWU?si=uHL1kztoL5ko1xH1

Хорошая статья про сканирование пространства, которое наконец-то можно будет оцифровать из данных -
рисерча на эту тему довольно мало, и упомянутый в тексте Йордет, наверное, самый известный ученый, занимающийся этим. Даже уже сейчас для некоторых лиг можно не отсматривать кучу игр и моментов, чтобы определить сканы по повороту головы, и можно построить хотя бы простую описательную статистику по успешности сканирования в зависимости от исхода события или же и скорости принятия решения после последнего скана (тот самый упомянутый critical scan), а потом уже накручивать туда xPasses, EPV и прочее, чтобы оценивать качество принятия решений и (или) выбор позиции. Качество скелетал-данных уже сейчас достаточное, чтобы хотя бы попробовать посчитать сканниги через поворот головы, удавалось проверять и сравнивать разных провайдеров для пары игр.

Думаю (и не только) что тот, кто первый начнет делать что-то подобное и опубликует хоть пэйпер, хоть пост в корпоративном блоге (даже с небольшим количеством данных), получит много плюшек. А особенно здорово будет лет через 5, когда сканирование можно будет делать не только для профи, но и для юношей (совсем детей этим грузить все же не стоит), чтобы наглядно показывать моменты, когда можно было лишний раз глянуть через плечо, например.

Текст может быть на пэйролле, пдфка в комментах.

https://www.nytimes.com/athletic/5974157/2025/01/02/messi-xavi-lampard-scanning-football/?redirected=1

Дошли руки написать текстик о паузе почти в полгода, об индустрии, годе в целом и о себе (а то как же). Рановато, но до 6 января планирую хорошо отдохнуть, а потом стараться писать сюда почаще.

https://www.sports.ru/football/blogs/3250604.html

https://medium.com/@kirill.serykh/2024-об-учебе-индустрии-да-и-обо-всем-fa01e159b291

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

Live stream scheduled for Jun 19, 2024 at 17:00

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).

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