Data scientist — удалённая работа в Москве

Доработка существующего продукта. Я работаю над учебной программой, которая будет предсказывать результат матча между двумя командами в CS2. Что уже есть: парсер и внутренняя бд, которые предоставляют данные. Пользователь вводит названия двух команд и дату матча между ними. класс DataHandler дает следующие данные: def GetTeamData(self, team_name: str, reference_date: str): 1) Общая статистика командных результатов за последние 3 месяца - количество сыгранных карт, количество побед 2) Общая индивидуальная статистика каждого игрока команды в виде показателей rating 2.1, dpr, kast, impact, adr, kpr - для каждого игрока собирается информация за последние полгода data_handler.GetMatchesData(team_name, reference_date) 3) Статистика команды в каждом из матчей за последние 3 месяца: Конкретный счет команды, название карты, индивидуальные метрики игроков (KDA, DPR и тд). На основе этих данных модель должна построить прогноз на матч - вернуть имя команды, которая по её мнению победит, и с какой вероятностью прогноз сбудется. Можно использовать любую модель, кроме нейронной, и дорабатывать парсер. В моём представлении, с помощью парсера уже можно собрать данные для тестового датасета и на его основе обучить модель. Далее просто подкрутить, чтоб результат обучения модели сохранялся и использовался при расчёте новых прогнозов.