Одна из ключевых задач ML Такси — оптимизировать точки высадки и посадки для автомобилей. Мы активно развиваем это направление и ищем в нашу команду талантливого ML-разработчика с опытом обработки больших данных.

О команде

Узнайте больше про разработку городских сервисов Яндекса на dev.go.yandex.

Какие задачи вас ждут

Организовывать полный цикл ML-проекта Вы будете отвечать за весь цикл: общаться с бизнес-заказчиком и формализовать задачи, заниматься EDA, разрабатывать прототип, проводить А/B-тесты и реализовывать продакшен-решения.

Дизайнить эксперименты, придумывать новые способы оценки качества Как собрать данные для обучения так, чтобы они были несмещёнными? Как оценить эффект от использования модели до внедрения, если её влияние растянуто во времени? На эти вопросы предстоит находить ответы.

Искать оптимальный способ решать бизнес-задачи и влиять на сервис Мы ищем наиболее эффективные способы решения задач, будь то ML, эвристические методы или исправление ошибок в коде. Важно понимать специфику продукта и ответственно подходить к работе.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

Мы ждём, что вы

• Имеете хорошую алгоритмическую подготовку
• Владеете классическим стеком ML-разработки: Python (scikit-learn, XGBoost или CatBoost, pandas, Seaborn, Matplotlib и т. д.), SQL
• Понимаете, как правильно собрать данные для ML-задачи
• Умеете работать с большими объёмами данных и понимаете парадигму MapReduce
• Понимаете, как устроено DWH и пайплайны обработки данных в production

Будет плюсом

• Имеете опыт в NLP и LLM
• Владеете C++ или разрабатывали на нём
• Имеете высокие результаты в соревнованиях по ML, публикации, патенты или опенсорс-проекты