Лид в команду ML-технологий навигации
Миллионы людей пользуются Яндекс Навигатором и навигацией в Картах. Ищем лида команды, которая с помощью ML и больших данных улучшает качество навигации. Вы будете развивать команду и определять техническое направление. Важны опыт управления технической командой и уверенное знание классического ML.Управление ML‑исследованиями и развитием команды
Вам предстоит определять техническое направление исследований, распределять задачи внутри команды, помогать находить решения сложных и неоднозначных задач, проводить ревью, принимать решения о развитии или завершении проектов. 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 предстоит исследовать пользовательские предпочтения и развивать модели ранжирования маршрутов, чтобы предлагать каждому наиболее подходящие варианты с учётом привычек и контекста поездки. 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* Больше года (а лучше — от трёх лет) управляли технической командой * Уверенно ориентируетесь в классическом ML * 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 * Работали с нейросетями и Deep Learning* Работали с C++ * Знаете SQL * Знакомы с YT, YQL или аналогичными инструментами для обработки больших данных
Вам предстоит определять техническое направление исследований, распределять задачи внутри команды, помогать находить решения сложных и неоднозначных задач, проводить ревью, принимать решения о развитии или завершении проектов. 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 предстоит исследовать пользовательские предпочтения и развивать модели ранжирования маршрутов, чтобы предлагать каждому наиболее подходящие варианты с учётом привычек и контекста поездки. 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* Больше года (а лучше — от трёх лет) управляли технической командой * Уверенно ориентируетесь в классическом ML * 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 * Работали с нейросетями и Deep Learning* Работали с C++ * Знаете SQL * Знакомы с YT, YQL или аналогичными инструментами для обработки больших данных