А вот и первый skeletal-based xG в паблике: конечно же графовые нейронки, конечно же улучшенные xG для редких ударов типо ножниц и пустых ворот и конечно же сценарии «что если»: например, для изменения позиции и положения тела вратаря (ровно то, что мы частично делали 5 лет назад). Круто, и это только самые первые легко снимаемые сливки скелетал-данных.

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2025W/CVSPORTS/papers/Xu_Skor-xG_SKeleton-ORiented_Expected_Goal_Estimation_in_Soccer_CVPRW_2025_paper.pdf

А теперь ищем ML-инженера для работы над разными футбольными проектами со skeletal data: много всего поменяли внутри за этот год (и поменяем еще), отличный момент, чтобы заскочить в начало чего-то крутого!
Как обычно - переезд возможен, удаленка хоть откуда из Германии (и в принципе, до полугода хоть откуда по миру). За деталями - в ЛС, расскажу побольше.

https://sportec-solutions.jobs.personio.de/job/2151299?language=en&display=en

И еще целый пул вакансий для тех, кто в РФ: много разных позиций для большого проекта с одним клубом. Успейте откликнуться)

⚽️ Внедряем AI (CV & GenAI) в футболе. Набор в команду разработки (CV, DS, Infra)!

🤖 Мы создаем end2end AI-pipeline, от CV в задачах детекции и классификации игроков по видеопотоку до предсказания успешности событий и автоматического описания матча через LLM. Наши модели распознают ключевые фазы игры, ищут оптимальные тактические решения. Мы не только оцениваем саму игру, но и разрабатываем модели для поиска молодых талантов ⚡️. Работаем напрямую с футбольными клубами, реализуем только боевые задачи под их нужды.

🔥 Мы выходим на новый этап — оборачиваем наши модели в web сервисы, способные оперативно генерировать инсайты для тренеров и аналитиков и помогать игрокам раскрывать свой потенциал.

🏗 Что у нас уже есть:
✅ GenAI, CV, LLM — мы обучаем собственные модели, а не только файнтюним претрейны, также используем GenAI флагманы GigaChat и Kandinsky.
✅ Глубокая аналитика — мы придумываем новые индикаторы эффективности игры, в т.ч. прибегая к физическим моделям.
✅ Фокус на real-time — двигаемся в сторону онлайн-сервисов, где данные доступны мгновенно.

💡 Почему это интересно?
⚽️ Работаем на стыке футбола и технологий
🚀 Работаем с передовыми технологиями: CV, DL, LLM, txt2img, perception, AI-driven аналитика.
⚡️ Проект с реальным применением — наши решения нацелены на улучшение стратегии и тактики игры реального футбольного клуба и будут использоваться в футболе уже в 2025 году.
🎯 Можно разрабатывать не просто код, а интеллектуальные сервисы, которые могут поменять индустрию.

👥 Кого ищем?
🔹 CV, ML, DS специалистов
🔹 Frontend, Backend, Fullstack
🔹 DevOps-инженеров
🔹 QA специалистов (PD, CV)
🔹 UX-дизайнеров, аналитиков данных (DA), продукт- и проект-менеджеров

📍 Москва или удаленка внутри РФ

По всем вопросам пишите в личку: @Lehsuby97

Отличный онбординг в проект от Семена Буденного (руководителя нашего управления)
▶️ Смотреть с 1-52-46

Пример, когда с помощью хорошего продукта (Clickhouse), минимума данных (ссимулированные, но можно подцепить и настоящие - в этом случае тот же GPS), и вайб-кодинга для фронтенда можно сгенерировать простые дэшборды (понятно, что в них не очень много смысла, но для старта - отлично) уже в реальном времени. Гораздо более простые случаи использования пост-матч данных для скаутинга можно еще быстрее придумать, не зная кода вообще - LLM для мелких задач на попробовать сейчас работают очень хорошо (знаю по своему примеру, сколотив простой визуал скелетал-данных на Unity, не зная и не собираясь узнавать С# в принципе). Очень радует такое, очень.

https://benjaminwootton.com/insights/sports-analytics-with-clickhouse

Больше мотивационный пост - впервые на моей памяти в европейском футболе человек из мира данных и без футбольного опыта стал техдиром клуба (и тем более АПЛ + ЛЧ). С более вовлеченным и в хорошем смысле помешанным на футболе человеком я лично и не знаком - поэтому очень рад за такую успешную историю)

https://www.newcastleunited.com/en/news/newcastle-united-recruit-surdarshan-gopaladesikan-to-technical-director-role

UPD: пришлось переписать пост - вернул к нему комментарии, так как с удовольствием бы поговорил на эту тему.

Как круто, что Антон упомянул Хана - недавно с парой знакомых аналитиков и коллег с работы обсуждали его эссе (а он сейчас популярен как минимум среди немцев 30-40 лет, и кстати, на русском есть хорошие переводы его книг) и тоже сошлись, что футбол стал похож на набор впечатлений, а не на проживаемый опыт (Erlebnis я бы перевел больше как «впечатление»). Мы договорились примерно до следующего:

- В футболе становится все меньше ритуалов и все меньше чувствуется время - игра будто превращается в набор хайлайтов, интервалов, мгновений.

- Если тебя не видно - то тебя нет (первый привет моему последнему посту 3 месяца назад), а игрок превращается в набор данных (второй привет моей работе и ремеслу в целом).

- Часто игроки смотрят в данные и желают что-то в них улучшить, не понимая, зачем им это нужно, а делая то, что от них ждут. Как пример - к одному из аналитиков подошел игрок и спросил, как он может увеличить количество спринтов (абсурд в том, что это первый Бундес), ведь он знает, что на это смотрит тренер и считает это важным.

Про социальные сети и лайки можно и не вспоминать, хотя вопрос остается тот же - а хочет ли человек этого реально сам?

- Снова про общество усталости, выгорания, достигаторства и прочее: в Германии в клубах большому количеству стаффа (тренеры по физподготовке, молодежек, аналитики, IT-отделы и тп) часто сперва дают временный контракт на 2 года, затем, если все в порядке, продлевают еще на 2, а потом по закону работодатель обязан дать постоянный контракт (с которого человека крайне сложно уволить без его желания). Клубы же этого не делают, и предлагают третий 2-летний контракт, зная, что никто не пойдет судиться, потому что это «нехороший тон» - индустрия маленькая, таким людям будет сложно потом найти работу в стране. Оставлять же людей надолго не так выгодно - их фиг уволишь, их нужно мотивировать, проще найти нового, молодого, голодного человека, готового работать на износ за копейки во многом за нашивку на выданной клубной толстовке. И чаще всего происходит, что аналитики [в принципе, подставьте любую другую работу и даже в любой другой сфере] делают все больше и больше через эту внутреннюю мотивацию, не чувствуя границ, в итоге уничтожая самих себя.

- Аналитики чаще стали замечать, что будто бы играют с надстройками своей же команды и что «Другого» и его непредсказуемости чувствуется как минимум внутри домашней лиги все меньше и меньше, поэтому все чаще стали налаживаться контакты и поездки в неевропейские страны в межсезонье.

UPD2: пока заново писал пост, прекрасно почувствовал время, когда не сохраняешь текст / не пишешь сперва черновик в заметках, а вставать через 6 часов)

Что, конечно, мне очень нравится в бразильцах и лузитанской культуре в целом - их великолепный нюх на время и всё, что с ним связано. Каждый разговор с ними о методологии всегда будет сводиться к обсуждению продолжительности времени, непрерывности, созерцании и том, что делает тебя отличным от других.

"Что совершенствует игрока, так это время, которое он развивается", - говорит Андре Медейрос, который много лет руководит методологией в академии Флуминенсе. Не тренер, не упражнения, не фидбек, а именно время. Очень важно, что Медейрос не подразумевает тренировочное время - те часы, что футболист проводит на поле. Как и любой адепт темпоральности, он говорит обо всём времени в принципе, потому что рефлексия относительно часов на тренировочном поле - это не просто дополнение к процессу, а, возможно, важнейшее из составляющих прогресса. "Мои неудачи, мои страдания сделали меня другим", - цитирует Медейрос слова из какого-то фильма. Не лучше или хуже, а именно другим.

Здесь есть громадная разница с тем, что является мейнстримом в западном обществе - не только в тренировке футболистов, но и в жизни в целом. Суперпозитивная установка "каждый может быть лучше", сведение людей до перечисления их сильных сторон и слабостей сделали инаковость размытой. Это то, что не нравится лузитанской мысли, поэтому на курсе тактической периодизации тебя заставляют читать не про полуфланговые магистрали, а книги философа Бён-Чоль Хана, который ведёт скромную борьбу с такими суперпозитивными установками воинствующего достигаторства.

Медейрос, как и многие южноамериканцы и португальцы, мыслят в одну сторону с Ханом: инаковость первична, процесс становления в профессиональном плане должен быть сосредоточенным не на максимальной эффективности и устранении любых шероховатостей, а на том, что именно шероховатости, эти ограничения постепенно делают тебя выделяющимся, так как через них ты ищешь то, в чём действительно будешь хорош. Время (у каждого своё, нет рецепта) и рефлексия здесь чрезвычайно важны.

У Хана, как и у одного из его предшественников, Вальтера Беньямина, прослеживается любовь к разделению двух разных "опытов" - Erfahrung и Erlebnis; перевод будет одним и тем же, но разница, по мнению Хана и Беньямина, существенная. Оба считали Erlebnis, набор личных переживаний, уровнем ниже Erfahrung - опыта, который связан с трансформацией из прошлого в будущее. Как и во многом другом, в западном обществе процесс подготовки игроков ориентирован на Erlebnis - клиповое восприятие опыта совершенствования через отдельно прожитые тренировки. Для Медейроса и похожих на него понятна разница в пользу Erfahrung, непрерывного созерцательного путешествия.

Говоря проще, в лузитанском (это шире только Португалии и Бразилии, просто как-то надо обозначить пространство) понимании развитие через тренировки не должно выглядеть как монтаж фильма на айфоне, где ты выбираешь из библиотеки удачные дубли, отрезаешь неудачные части у длинных видео и навсегда стираешь неудачные дубли. В лузитанском понимании весь процесс, со всей его продолжительностью, является важным. В этой метафоре тренер и его тренировки становятся не монтажёром фильма, как часто происходит в западном обществе, и даже не оператором. Они становятся камерой в руках у режиссёра собственного Erfahrung, которым является игрок. Эта позиция и позволяет добиться максимального уважения к инаковости каждого из тех, кто находится на поле.

Весь подкаст с Медейросом, рекомендую: https://www.youtube.com/watch?v=FDhXsMcg5d0

Интересно меняется рынок футбольных данных: год назад Хадл купил Статсбомб и стал больше инвестировать в свой бродкаст-трекинг (например, наконец засертифицировал свою технологию, но уже после того, как не смог купить Скиллкорнер), мы хотели купить Тракаб (но ЕА все перебил), а сейчас Catapult покупает Impect - что интересно, у них нет трекинга, но есть хорошая связь со Скиллкорнером и хороший маркетинг своих простых, но понятных данных. Остаются небольшие компании типо Respo.Vision / Footovision / Gradient Sports (бывший PFF), но складывается тенденция, что большие игроки забирают маленьких и формируют 5 глобальных конкурентов, хоть и с разным уклоном. Из больших остались только HawkEye, Genius и StatsPerform: первый более масштабный и скалируемый на другие виды спорта (плюс недавно их владелец Sony купил StatsSports), два других (в футболе) пошли глубже в медиа / беттинг, а первый еще и в гибкие решения по ВАР (с кучей айфонов, например). Думаю, в следующий год будут еще какие-то покупки - как минимум, Gemini тоже строит большую платформу, куда интегрирует все подряд, не исключено, что скоро купят и их.

https://www.catapult.com/wp-content/uploads/2025/10/20251013-13-October-2025-Impect-Acquisition-Announcement-Final.pdf

И еще одна хорошая возможность поиграться с данными и даже заработать каких-то денег, теперь уже от Скиллкорнера - 175 игр по Австралии:

https://pysport.org/analytics-cup

Еще одна возможность поработать в начале интересного футбольного проекта: ребята из стартапа AIstats ищут людей на разные позиции:
- Разработчики (Data Science, Data Engineering, CV/ML Engineers, Backend, Frontend, DevOps)
- Специалисты по продукту (Product/Project Manager, Data Analyst),
- Разметчики данных / саппорт + несколько интересных позиций

Ребят знаю лично - там намечается интересный проект качественно нового уровня на ивент-, позиционных-, и, самое крутое - на скелетал-данных: с помощью опыта экспертов из клубов и индустрии они начинают производить детальные и гранулярные данные, понятные всему футбольному сообществу, а также разные статистики и продукты для анализа и скаутинга, завязанные на них.
Недавно они привлекли $1.5M инвестиций и начали сотрудничать с разными клубами из топ-5 лиг Европы и МЛС, а всего у них работает уже 25+ человек. Удаленка возможна, рассматривают людей с любым опытом (от Junior до C-level).

По вопросам пишите в TG @recruiter_gtg или на почту d.dudarov@aistats.pro.

И еще одна вакансия, снова в Спартаке, теперь уже в РФ. В прошлый раз так узнал о работе и в итоге устроился автор поста Владислав (+ в команду нашелся еще один человек), может, и в этот раз выйдет)

Мы нанимаем!

В московском футбольном клубе открылась вакансия BI-аналитика.

Основная задача на этой должности — построение дашбордов в DataLens для спортивной и бизнес-частей клуба. Но т.к. команда у нас пока небольшая, то будут задачи и из смежных направлений data science: проведение EDA (разведочный анализ данных), работы с данными (их валидация и создание датасетов), исследовательские задачи с целью улучшения аналитики внутри клуба. Любить и разбираться в футболе (и в спорте в целом) необязательно, но это большой плюс.

Формат работы: удалённый

Что будет нужно делать:
• Работа с источниками данных (валидация качества, трансформация данных для дальнейшего использования)
• Построение дашбордов в BI-системе DataLens
• Написание скриптов для автоматизации работы и работы с данными на Python.
• Сбор информации у заказчиков внутри клуба, помощь в формировании ТЗ.

Необходимые навыки:
• Опыт работы в BI (желательно DataLens, но непринципиально)
• Знание SQL (уровень: умение работать с оконными функциями и сложными джойнами)
• Python, умение работать с классическим стеком DS (pandas, numpy, scikit-learn, jupyter)
• Быть проактивным и уметь общаться с людьми.

Буде плюсом:
• Опыт работы с футбольными данными
• Опыт работы с облачными сервисами
• Портфолио проектов по спортивной тематике

Формат собеседования:
1. Техническое собеседование (его буду вести я): поговорим о Вашем опыте и проектах, если они есть, несколько заданий на знание SQL и Python, аналитическая задача из области спорта.
2. Разговор с Максимом Кронфельдом (руководитель аналитики).

Резюме и вопросы по вакансии присылайте мне в личные сообщения (@brains14482)

@numbers_in_sport

Наконец-то вышел открытый код, позволяющий синхронизировать ивенты и позиции, а также добавлять свои функции затрат для оптимизации. Синхронизировать по таймстемпам и ETSY - это 2 не самых хороших метода, хоть они и есть в новой версии kloppy, а вот ELASTIC от ребят из Кореи (ссылка в первом комментарии) - это хорошо, хоть еще и не идеально. Синк еще будет релевантен 3-4 года, пока сборка ивентов не станет практически полностью автоматической.

https://databallpy.readthedocs.io/en/latest/getting_started/synchronisation_page.html

Можно посмотреть конференцию Хадла, пока из самого занимательного и интересного по новым дата-продуктам - Данни Уэлбек по их версии почему-то играет в Ньюкасле.

(Попробую что-то интересное постить с места, но по составу спикеров есть ощущение что неплохая в общем-то конференция превращается в Слоан)

https://www.youtube.com/live/iqeVdry57W0?si=fRwh3PpI9SQtNM2b

Сейчас час слушал панель Терзича и Хонигштайна, тут общая выжимка из заметки:

Терзич: ищет свой стафф для возвращения, когда тебе звонит клуб - где-то можно взять 8 человек, где-то 2. Отинтервьюировал 60 человек, собрал команду из 4, шорт-лист на 15 человек, кто мог бы вклиниться - диверсифицирует команду по скиллам, языкам, культуре и возрасту (например не всегда человек старше на поколение может оставить семью и рвануть куда-то). Ищет людей, кто будет челленджить его, а не соглашаться.

Также встречался с 10-15 тренерами поколений старше, чтобы уловить свои тенденции в их идеях, которые были осмыслены ранее. Лучший и худший клубы, с кем они работали - самые лучшие вопросы, тогда приватно хорошо делятся информацией.

Скинул фокус на БЛ на 2 ассистентов в последнем сезоне, сам больше фокусировался на ЛЧ.

Сравнивал Дортмунд с 4-5 топ-командами БЛ и других стран + симулировал команды под свой стиль ( с помощью
Gamecode.Ai и Хадла), чтобы посмотреть как играть против разных других команд.

Не был доволен определениями кроссов от Опты и Фифы, сделал свои, считал статы под эти определения по данным этих выбранных команд и смотрел, как стоит играть и как следствие, формулировал профили желаемых игроков для себя под это. А там уже поиск по академии / рынкам.

Тренировка - из данных знаю, что из зоны х у нас есть 10 секунд на контратаку: выбирает 6-7 таких сценариев и тренирует их.

Хороший пример в конце - выбирать верные статистики для своих оценок и видения - самый просто пример про общий пробег: не имеет смысла, но журналисты все равно спрашивают, потому что это просто и понятно всем, и постоянно бесят такими вопросами.

Ребята из агентства Райолы рассказывают про работу с данными и подходы / проблемы все те же: мэппинг имен игроков, выделение навыков / стилей игры игроков, и рейтинг как к ФИФЕ, сравнение лиг, и потом предикшн скилла / цены, то есть, по сути делают скаутинг со стороны агентов - кто кому подойдет.
Забавно, что можно встретить в будущем и такое: некоторые клубы будут прям драться отчетами с агентами при подписании контракта, только вот для мелких клубов это возможно значит, что их могут агенты передавить не только хотелками игрока, но и какими-то данными, не очень понятными клубу.

Панель с Комолли: в Тулузе измеряли опросниками / данными well-being и mental Health игроков и тренерского штаба, чтобы не было выгораний.

В то же время пытались измерить характер игрока через желание получать мяч (? странно), чем больше получает, тем лучше - аргументация в том, что на топ-уровне игроки чаще хотят получать мяч.

Много про построение культуры в клубе, горизонтальные отношения, но насколько это реально? Выделяет особенную роль моста - человека, соединяющего язык тренера и язык данных.

Мы нанимаем!

В московском футбольном клубе открылась вакансия дата-инженера.
Мы ищем Дата-инженера, основная и первоочередная задача которого — спроектировать и реализовать централизованный Data Warehouse (DWH) для нашей аналитической платформы. DE возьмёт на себя интеграцию существующих источников данных (API и парсинг), настройку процессов обновления и оркестрации данных, логирование и проверку качества, а также разработку оптимальной схемы БД для аналитики и сервисов клуба.

Формат работы: удалённо

Что будет нужно делать:
• Проектирование архитектуры DWH и разработка схемы данных (таблицы, колонки, индексы, нормализация/денормализация для аналитики)
• Анализ источников данных и интеграция: работа с API, написание парсеров для источников, требующих эмуляции браузера (Selenium / Playwright)
• Построение ETL/ELT-конвейеров на Python; трансформации данных, обработка ошибок, повторимость
• Оркестрация расписаний и DAG’ов — Airflow
• Настройка логирования и метрик
• Автоматическая валидация качества данных (схемы, дедубликация, контроль целостности) — разработка тестов и правил
• Обеспечение актуального обновления БД, планирование резервного копирования и восстановления

Необходимые навыки:
• Уверенный опыт работы Data Engineer с проектами по созданию DWH (проектирование моделей данных и т.д.)
• Отличное владение SQL и опыт оптимизации сложных аналитических запросов в PostgreSQL
• Python — опыт разработки ETL/ELT скриптов
• Практический опыт с Apache Airflow
• Навыки интеграции с внешними API

Будет плюсом:
• Навык создания и деплоя простых сервисов: backend-часть (Flask, FastAPI), развёртывание сервиса на ВМ
• Опыт работы с контейнерами (Docker) и базовым CI/CD
• Навык написания SDK для дальнейшей работы с источниками аналитиков и ML-инженеров.
• Опыт парсинга сайтов с помощью Selenium / Playwright или аналогов.
• Опыт настройки логирования и мониторинга

Формат собеседования:
1. Подача резюме, предварительный отбор кандидатов
2. Тестовое задание
3. Техническое собеседование с обсуждением тестового задания и техническими вопросами.
4. Финальное интервью с Максимом Кронфельдом (руководитель аналитики)

Резюме и вопросы по вакансии присылайте мне в личные сообщения (@brains14482)

@numbers_in_sport

Господа и дамы, герцоги и герцогини: в преддверии Нового Года хотелось бы пожелать много интересных начинаний и проектов - 25 год показал, что места в индустрии навалом и будет еще больше. Главное - не терять запал и пытаться находить вдохновение в чем-то другом, кроме футбола. А будучи болельщиком МЮ, желаю вам всегда делиться тем, чем можете, с теми, кто в этом нуждается)