Head of AI Research Product

Via — мировой лидер в области умных транспортных систем, использующий технологии для революции в мобильности по всему миру. Наше влияние простирается от преобразования ежедневных поездок отдельных людей до снижения совокупных экологических затрат транспортных систем. Мы движимы амбициозными целями. Это возможность присоединиться к основной команде, которая перестраивает работу общественного транспорта в масштабах.

Мы ищем Руководителя отдела исследований в области ИИ для продуктов, который возглавит направление применения машинного обучения и продуктовых инноваций на платформе Via для пассажиров и операторов транспорта. Эта роль находится на переднем крае того, что ИИ может сделать для общественного транспорта, не как дополнительный слой функций, а как движущая сила, которая делает систему умнее, справедливее и эффективнее для каждого пассажира и агентства, которому мы служим.

Эта роль состоит из трех частей: внедрение инноваций с ключевыми клиентами для тестирования передовых подходов в реальных условиях транспорта, проведение оригинальных прикладных исследований и внедрение проверенных методов в основную платформу Via.

• Создать и возглавить отдел исследований в области ИИ для продуктов Via, определяя дорожную карту того, как машинное обучение улучшит качество обслуживания пассажиров и эффективность транспортной сети
• Разработать и внедрить системы обучения с подкреплением, которые оптимизируют маршрутизацию, эффективность совместных поездок и оперативное распределение, балансируя удовлетворенность пассажиров с коэффициентом использования транспортных средств и целевыми показателями затрат транспортных агентств
• Пионерское применение машинного обучения в стиле AlphaGo для транспорта: сочетание глубокого обучения с подкреплением и древовидного поиска на основе высокоточных симуляций реальных транспортных сетей, обучение сетей политик и ценности, которые открывают стратегии распределения, совместных поездок и проектирования сети, превосходящие те, что могут достичь ручные эвристики или традиционная оптимизация
• Разработать взвешенные ансамблевые модели и фреймворки многоцелевой оптимизации, которые выявляют правильный баланс между конкурирующими системными целями: временем ожидания, стоимостью поездки, выбросами и справедливостью обслуживания
• Разработать системы персонализации, которые адаптируют мобильный интерфейс для пассажиров в реальном времени, предлагая релевантные варианты поездок, проактивные оповещения и динамические сигналы ценообразования, в тесном сотрудничестве с командой продуктовой разработки для мобильных приложений
• Исследовать и внедрить модели поведенческих стимулов, которые увеличивают пассажиропоток и смещают спрос для улучшения агрегации: механизмы сглаживания пиковых нагрузок, программы лояльности и геймифицированное вовлечение, основанные на поведенческой экономике и причинно-следственном выводе
• Сотрудничать с ведущими транспортными агентствами для совместной разработки и валидации новых подходов на основе ИИ, превращая полевые испытания в масштабируемые функции платформы
• Создать надежную инфраструктуру для экспериментов (A/B-тестирование, контекстные бандиты, оценка оффлайн-политик) для измерения реального воздействия изменений моделей на поведение пассажиров и результаты деятельности агентств

• Степень магистра или доктора наук в количественной области: машинное обучение, исследование операций, статистика, прикладная математика или смежная дисциплина
• Глубокие практические навыки в области ML: обучение с подкреплением, методы обучения с учителем и без учителя, вероятностное моделирование и оптимизация. Опыт применения подходов в стиле AlphaGo (самообучение, древовидный поиск методом Монте-Карло, сети политик/ценности) и работы с крупномасштабными системами реального времени является большим плюсом
• Истинное понимание потребностей пользователей: вы так же внимательно относитесь к тому, что испытывает пассажир или диспетчер агентства, как и к архитектуре модели
• Ориентация на пользователя и четкое понимание результатов для пользователей. Вы тесно сотрудничаете с командами разработчиков мобильных и SaaS-продуктов по экспериментам и знаете, как найти баланс между приятным пользовательским опытом и ключевыми показателями эффективности обслуживания, такими как эффективность и качество обслуживания пассажиров
• Деловое чутье и продуктовая интуиция: вы знаете, как превратить результат исследования в готовый продукт, а готовый продукт — в бизнес-результат
• Опыт сотрудничества с инженерными командами для внедрения моделей из исследований в производство в масштабе
• Опыт работы с внешними клиентами или партнерами для итеративной разработки новых решений в неопределенных, реальных условиях
• Уверенность в работе в исследовательском, продуктовом и коммерческом контексте: вы можете представить архитектуру модели инженеру по ML и продуктовой стратегии — генеральному директору транспортного управления
• Страсть к созданию технологий, которые улучшают общественный транспорт для всех, особенно для пассажиров в недостаточно обслуживаемых сообществах

• Окончательная заработная плата будет определяться опытом, знаниями и навыками кандидата. Указанная зарплата не включает опционы или переменную часть, где это применимо
• Диапазон заработной платы: $250 000 - $310 000 в год
• Комплексное медицинское страхование с недорогими планами стоматологического и офтальмологического страхования
• Программа 401(k) с щедрым корпоративным соответствием и вестингом
• Полностью оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком для новых родителей с возможностью продления отпуска
• Дополнительные льготы (психическое здоровье, страхование домашних животных и другие велнес-бонусы)
• 20 дней оплачиваемого отпуска (PTO) ежегодно

Готовы присоединиться к поездке?