Обязанности:
Улучшение геопозиционированияВ зонах с плохим GPS-сигналом точность позиционирования падает. Вам предстоит анализировать данные, находить новые источники данных и закономерности в них, строить модели, которые помогут точнее определять положение пользователя на дорожном графе. Повышение качества и персонализация маршрутов
Не всегда «самый быстрый» маршрут — лучший для конкретного человека. Вам нужно будет исследовать пользовательские предпочтения и строить модели ранжирования маршрутов, чтобы предлагать каждому наиболее подходящий вариант. Предсказание ETA в сложных дорожных условиях
Аварии, перекрытия, резкие изменения погоды — всё это делает предсказание времени в пути нетривиальной задачей. Предстоит работать над моделями, которые точнее оценивают ETA в условиях нестабильной дорожной ситуации. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML
Ключевые навыки:
- Уверенно ориентируетесь в классическом ML (в частности, знаете градиентный бустинг)
- Умеете работать с большими данными и строить выводы на их основе
- Ориентируетесь на продуктовый результат и понимаете, как метрики модели связаны с пользовательским опытом
- Понимаете принципы A/B-экспериментов
- Уверенно программируете на Python
Дополнительные требования:
- Работали с C++
- Знаете SQL
- Работали с нейросетями и Deep Learning
- Знакомы с YT, YQL или аналогичными инструментами для обработки больших данных