Яндекс Лавка — сервис быстрой доставки продуктов и товаров повседневного спроса. Чтобы заказ оказался у пользователя через 15 минут после оформления, за кулисами работают сложные алгоритмы. Группа алгоритмических сервисов занимается задачами дискретной оптимизации в логистике и складских процессах. Мы решаем NP-трудные задачи маршрутизации, батчинга и планирования, а идеи из научных статей быстро превращаем в продакшен-код. В нашей команде инженеры, которые: * разрабатывают и улучшают алгоритмическое ядро логистических сервисов на C++ (userver); * реализовывают эвристики и оптимизационные алгоритмы для задач маршрутизации, батчинга и планирования; * переносят идеи из научных статей в продакшен и проверяют их на реальных данных; * участвуют в обсуждении архитектуры решений и развитии алгоритмической платформы.

Обязанности:

Диспатч заказов
Мы планируем маршруты так, чтобы мороженое приехало холодным, кофе — горячим, а курьеру не пришлось возвращаться на склад, если заказы находятся в соседних домах. Алгоритмы объединяют заказы в батчи, выбирают курьера и строят маршрут доставки в реальном времени. Оптимизация сборки заказов на складе
Заказы должны быть готовы к моменту, когда курьер приедет за ними. Если собрать их слишком рано — они будут ждать доставки. Если слишком поздно — курьер будет простаивать. Мы строим алгоритмы, которые управляют очередью сборки и синхронизируют работу склада и доставки. Баланс спроса и возможностей доставки (surge)
Иногда заказов становится больше, чем склад и курьеры могут обработать. Например, из-за плохой погоды или резкого всплеска спроса. Наши алгоритмы в реальном времени регулируют условия доставки, чтобы сохранить скорость сервиса и не перегрузить систему. Выбор способа доставки
Иногда заказ быстрее привезёт курьер на велосипеде, иногда — на машине, а иногда — доставит робот-ровер. Алгоритмы выбирают оптимальный тип доставки для каждого заказа с учётом времени, стоимости и доступного флота.
Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

Ключевые навыки:

  • Уверенно программируете на C++
  • Хорошо знаете алгоритмы и структуры данных
  • Понимаете основы теории вероятностей и математической статистики
  • Любите разбираться в сложных задачах

Дополнительные требования:

  • Решали задачи дискретной оптимизации (VRP, scheduling, matching)
  • Работали с эвристиками и метаэвристиками (LNS, simulated annealing и др.)
  • Интересуетесь прикладными исследованиями (applied research)