Описание проекта: Разработать формулу рейтинга для подсчета ELO на собственной платформе по CS2, где проводятся матчи в форматах от 1x1 до 5x5 и выше. Формула должна учитывать индивидуальный вклад игрока в игру, основываясь на предоставленных статистических данных после завершения матча. Очень нравится концепция формулы HLTV 2.1, почитать можно подробнее здесь: www.hltv.org/news/40051/i... Требования к кандидату: Глубокое понимание киберспортивной сферы, особенно игр CS2, LoL, Dota2 и аналогичных. Знание системы рейтинга ELO и его различных вариаций (Glicko, TrueSkill и др.). Высшее математическое образование и опыт работы с вероятностными моделями. Опыт работы с анализом данных и статистическими вычислениями. Опыт программирования для обработки данных Формат работы: Работа на фриланс-основе. Оплата по этапам (построение модели, тестирование, внедрение). Возможность дальнейшего сотрудничества для поддержки и оптимизации формулы. Требования к формуле: Формула должна корректно работать в режимах от 1х1 и выше вплоть до 10х10 и выше, а также если режим может быть 2x1 или 2x5, максимальная гибкость. Должна учитывать индивидуальный вклад игрока в матч, а не только исход игры (победа/поражение). Игроки с более высоким рейтингом должны получать/терять ELO пропорционально их ожидаемым шансам на победу. Учет статистики игрока: Мы вам предоставим все возможные данные по игроку, которые мы получаем после проведенного матча. Основная статистика игрока: K D A (Kills, Deaths, Assists) ADR (Average damage round) HS% (Headshot %) Entries (FK – First kill / FD – First death) Clutches (1v5 1v4 1v3 1v2 1v1) Multikills (5K 4K 3K 2K 1K) Очень хотелось бы принимать как основу рейтинга KAST игрока, который отражает процент количества раундов, где было совершено полезное действие: фраг (K), ассист (A), выжил (S) или умер с разменом (T)