ML Engineer (Routing)

Задачи: — построение ML-моделей для корректировки оценок ETA маршрутизатора, включая градиентный бустинг, нейросети и архитектуры на основе Transformer; — разработка моделей оценки трафика, преобразующих GPS-данные в дорожные скорости и исторические профили трафика; — реализация map-matching для привязки зашумлённых GPS-данных к дорожному графу; — улучшение расчёта ETA, сглаживания и логики перестроения маршрута; — перевод целей маршрутизации в ML-задачи с корректными proxy-метриками и loss-функциями с учётом разной стоимости недо- и перепредсказания; — проведение оценки end-to-end от офлайн-метрик до онлайн-экспериментов (shadow-тесты, switchback); — вывод моделей в low-latency production-сервинг совместно с backend-инженерами; — владение полным ML-циклом в продакшене, включая сервинг, мониторинг data и concept drift, пайплайны переобучения. Требования: — опыт в ML-инжиниринге не менее 5 лет, включая минимум 3 года построения и деплоя deep learning-моделей в продакшене; — практический опыт с регрессионными, forecast- и предиктивными моделями на табличных, временных рядах или событийных данных (доставка, спрос, прайсинг, логистика), включая градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM, CatBoost); — экспертный уровень владения Python и SQL, опыт работы с PySpark, Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch; — способность проектировать ML-системы с нуля, включая анализ сырых логов, feature engineering и сервинг в продакшене; — опыт перевода бизнес-целей в ML-задачи с proxy-метриками и нефункциональными требованиями, участие в A/B-тестах, switchback- и shadow-экспериментах, статистическая оценка бизнес-эффекта; — опыт работы с MLOps-инструментами и практиками полного жизненного цикла модели, включая мониторинг и автоматическое переобучение; — опыт деплоя моделей на ML-serving-инфраструктуре с акцентом на низкую латентность, знание детекции и управления concept drift; — владение английским языком на уровне не ниже Upper-Intermediate. Будет плюсом: — экспертиза в ETA, оценке трафика или routing-движках; — опыт работы с open-source routing-движками (Valhalla, OSRM, GraphHopper) и понятиями map-matching, speed profiles, road-graph tiles, historical traffic; — опыт в геопространственных и картографических продуктах; — опыт разработки для развивающихся рынков со слабыми картографическими данными; — опыт работы с BigQuery, Databricks (сертификаты приветствуются) и распределённым обучением глубоких моделей. Условия: — удалённая работа, офис или гибрид; — менторство и адаптация для новых сотрудников; — до 1000 EUR в месяц дополнительно в зависимости от уровня экспертизы (входит в годовой бонус); — корпоративный обучающий портал; — компенсация сертификаций (AWS, PMP и др.); — реферальная программа; — ДМС и компенсация спорта в зависимости от типа занятости.