Старший ML-инженер в направление навигации Карт
Миллионы людей каждый день пользуются Яндекс Навигатором и навигацией в Яндекс Картах. Ищем старшего ML-инженера, который будет вместе с нами улучшать качество навигации. Приходите, если уверенно владеете ML (в частности, градиентным бустингом) и умеете работать с большими данными.Улучшение геопозиционирования
В 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* 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 * Уверенно программируете на Python* Понимаете принципы A/B-экспериментов * Работали с C++ * Знаете SQL * Работали с нейросетями и Deep Learning * Знакомы с YT, YQL или аналогичными инструментами для обработки больших данных
В 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* 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 * Уверенно программируете на Python* Понимаете принципы A/B-экспериментов * Работали с C++ * Знаете SQL * Работали с нейросетями и Deep Learning * Знакомы с YT, YQL или аналогичными инструментами для обработки больших данных