포지션 상세
▶ To See the Unseen - 우리는 눈으로 볼 수 없는 승리의 요소를 찾아내고 현실과 연결합니다.
Fitogether는 EPTS(Electronic Performance Tracking System) 기술을 기반으로 스포츠 선수들의 움직임을 정확하게 측정하고, 움직임 빅데이터를 인공지능으로 분석하여 스포츠 팀의 의사결정을 돕는 B2B 솔루션을 개발하는 회사입니다.
가장 정확하고(Accurateness), 가장 포괄적이고(Comprehensiveness), 가장 직관적인(Intuitiveness) 의사결정 솔루션을 만드는 것이 우리의 목표입니다.
웨어러블 기술의 경우, FIFA를 통해 글로벌 시장에서 업계 1위의 정확성을 인정받았고,
이를 기반으로 현재 전세계 42개국 약 350개 팀에 솔루션을 공급하고 있습니다.
한국 포함 7개국 11개 리그와 EPTS 파트너십을 체결하여 리그 단위 데이터를 다루고 있기도 하고요 :)
최근 Fitogether의 기술력과 사업성을 인정받아 107억원 규모의 Series B 투자 유치를 성공적으로 마무리하면서 글로벌 시장을 휘젓고 다닐 로켓 연료도 충분히 확보한 상태입니다.
이를 기반으로 영상 분석까지 기술 영역을 확장하고, Talent Identification, Fan Engagement 시장으로 서비스를 확장하면서 스포츠 IT Solution을 공급하는 Global Top 3 회사로 빠르게 성장하고자 합니다.
회사가 만들고 있는 고유 기술, 서비스로 글로벌 시장을 개척하면서 새로운 역사를 함께 써나갈 도전적이고 유능한 인재를 모십니다!
1. 분석 모듈 개발: 웨어러블 EPTS를 통해 수집된 raw data를 받아서, 웹서비스에 보여질 수치들을 산출하는 Python 기반의 core analysis engine(이하 “분석 모듈“)을 개발 및 관리합니다.
- 이상치 탐지, 결측치 보간 등을 포함하여, 핏투게더의 웨어러블 EPTS로 측정한 시계열 데이터를 전처리하고 분석이 가능한 형태로 가공합니다.
- 핏투게더의 데이터를 가공해서 어떤 분석 지표를 보여줄 수 있을지 기획하고, 회사의 “지표 백과사전“에 수학적 정의와 설명을 기록합니다.
- 데이터 엔지니어와의 협력 하에 지표를 분석 모듈에 구현합니다.
2. 스포츠 AI 연구: 핏투게더의 축구 데이터로 새로운 가치를 창출하는 AI 기반 연구에 참여합니다. 각 연구는 국제 학회/저널에 논문 발표/게재 및 국내외 특허 출원의 형태로 마무리되고, 궁극적으로는 핏투게더의 서비스에 구현되는 것을 목표로 합니다. 연구에 실질적으로 기여한 멤버는 논문의 공동저자 및 특허의 발명인으로 등록됩니다. 현재 데이터분석팀에서 진행하고 있는 주요 연구 주제는 아래와 같습니다.
- 선수 움직임 데이터 기반 피로도 및 부상 위험도 예측
- 시간에 따른 포지션/포메이션 변화 검출
- 팀 전술 패턴 검출 및 유사 장면 검색 시스템 구축
- 선수 플레이스타일 정량화 및 유사 선수 검색 시스템 구축
- 팀/선수 경기 퍼포먼스(승리 기여도) 정량화
- 2년 이상의 Python 개발 경력 또는 그에 준하는 실력을 갖추신 분
- AI 분야의 최신 논문을 읽고 내용을 완벽하게 이해할 수 있는 능력이 있으신 분
- TensorFlow, PyTorch 등 프레임워크를 이용해서 딥러닝 모델을 구축해 본 경험이 있으신 분
Fitogether는 EPTS(Electronic Performance Tracking System) 기술을 기반으로 스포츠 선수들의 움직임을 정확하게 측정하고, 움직임 빅데이터를 인공지능으로 분석하여 스포츠 팀의 의사결정을 돕는 B2B 솔루션을 개발하는 회사입니다.
가장 정확하고(Accurateness), 가장 포괄적이고(Comprehensiveness), 가장 직관적인(Intuitiveness) 의사결정 솔루션을 만드는 것이 우리의 목표입니다.
웨어러블 기술의 경우, FIFA를 통해 글로벌 시장에서 업계 1위의 정확성을 인정받았고,
이를 기반으로 현재 전세계 42개국 약 350개 팀에 솔루션을 공급하고 있습니다.
한국 포함 7개국 11개 리그와 EPTS 파트너십을 체결하여 리그 단위 데이터를 다루고 있기도 하고요 :)
최근 Fitogether의 기술력과 사업성을 인정받아 107억원 규모의 Series B 투자 유치를 성공적으로 마무리하면서 글로벌 시장을 휘젓고 다닐 로켓 연료도 충분히 확보한 상태입니다.
이를 기반으로 영상 분석까지 기술 영역을 확장하고, Talent Identification, Fan Engagement 시장으로 서비스를 확장하면서 스포츠 IT Solution을 공급하는 Global Top 3 회사로 빠르게 성장하고자 합니다.
회사가 만들고 있는 고유 기술, 서비스로 글로벌 시장을 개척하면서 새로운 역사를 함께 써나갈 도전적이고 유능한 인재를 모십니다!
주요업무
핏투게더 데이터 사이언티스트의 주요 업무는 서비스의 핵심 분석 기능을 개발하고, 데이터 분석 학계 최전선에 있는 지식을 회사 데이터에 응용하여 기존에 없던 새로운 가치를 창출하는 것입니다.1. 분석 모듈 개발: 웨어러블 EPTS를 통해 수집된 raw data를 받아서, 웹서비스에 보여질 수치들을 산출하는 Python 기반의 core analysis engine(이하 “분석 모듈“)을 개발 및 관리합니다.
- 이상치 탐지, 결측치 보간 등을 포함하여, 핏투게더의 웨어러블 EPTS로 측정한 시계열 데이터를 전처리하고 분석이 가능한 형태로 가공합니다.
- 핏투게더의 데이터를 가공해서 어떤 분석 지표를 보여줄 수 있을지 기획하고, 회사의 “지표 백과사전“에 수학적 정의와 설명을 기록합니다.
- 데이터 엔지니어와의 협력 하에 지표를 분석 모듈에 구현합니다.
2. 스포츠 AI 연구: 핏투게더의 축구 데이터로 새로운 가치를 창출하는 AI 기반 연구에 참여합니다. 각 연구는 국제 학회/저널에 논문 발표/게재 및 국내외 특허 출원의 형태로 마무리되고, 궁극적으로는 핏투게더의 서비스에 구현되는 것을 목표로 합니다. 연구에 실질적으로 기여한 멤버는 논문의 공동저자 및 특허의 발명인으로 등록됩니다. 현재 데이터분석팀에서 진행하고 있는 주요 연구 주제는 아래와 같습니다.
- 선수 움직임 데이터 기반 피로도 및 부상 위험도 예측
- 시간에 따른 포지션/포메이션 변화 검출
- 팀 전술 패턴 검출 및 유사 장면 검색 시스템 구축
- 선수 플레이스타일 정량화 및 유사 선수 검색 시스템 구축
- 팀/선수 경기 퍼포먼스(승리 기여도) 정량화
자격요건
- 수학, 통계학, 컴퓨터과학, 산업공학 등 관련 분야 학위 또는 이에 상응하는 실무 경험을 가지신 분- 2년 이상의 Python 개발 경력 또는 그에 준하는 실력을 갖추신 분
- AI 분야의 최신 논문을 읽고 내용을 완벽하게 이해할 수 있는 능력이 있으신 분
- TensorFlow, PyTorch 등 프레임워크를 이용해서 딥러닝 모델을 구축해 본 경험이 있으신 분
