Чем предстоит заниматься
- Делать работу навигатора более персонализированной
- Разрабатывать алгоритмы трекинга и предсказания движения пользователей на основе их исторических данных.
- Исследовать возможности улучшения качества геоданных и маршрутизации.
- Разрабатывать и запускать ML-модели в проде (от идеи до сервиса в Kubernetes).
- Анализировать различные источники данных в компании.
- Разрабатывать метрики, проводить A/B-тесты и визуализировать результаты в дашбордах.
Требования
- Опыт работы в Data Science от 3 лет.
- Отличное знание Python и SQL (работаем со Spark SQL).
- Хорошее понимание математической статистики и классического ML.
- Опыт работы с Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM.
- Умение визуализировать данные (Plotly, Dash, Folium, Leaflet).
- Опыт работы с инструментами CI/CD (Git, Jenkins, GitLab).
- Навыки оптимизации кода по памяти и времени выполнения.
- Опыт работы с Docker и контейнеризацией.
Будет плюсом
- Знание асинхронного программирования в Python.
- Опыт работы с Kubernetes, Prometheus, Grafana, Kafka.
- Опыт анализа геоданных, временных рядов, графов.
- Проведение A/B-тестов и анализ их результатов.
- Участие в ML-соревнованиях (Kaggle, Boosters.pro и т. д.).