Аналитик-разработчик — алгоритмы назначения в Яндекс Такси@ Яндекс
О позиции
В команде Яндекс Такси мы ищем аналитика-разработчика, который будет заниматься развитием алгоритмов назначения исполнителей. Ваша работа будет влиять на сотни тысяч поездок ежедневно, и вы сможете внести значимый вклад в улучшение сервиса.
Чем вы будете заниматься
- Разработка алгоритмов назначения: анализировать, как устроена система, какие данные в неё входят, как формируется скоринг кандидатов, находить слабые места и предлагать улучшения.
- Работа с метриками: понимать, какие технические и продуктовые метрики влияют на диспач, объяснять, как изменения в алгоритме отражаются на этих метриках.
- Проектирование экспериментов: проводить эксперименты для проверки изменений в алгоритмах, используя различные подходы, когда классический A/B-тест не подходит.
- Кросс-функциональное взаимодействие: работать с командами продукта и разработки, переводить продуктовые задачи на язык алгоритмов и данных.
Требования
- Знание SQL и Python: способность самостоятельно обрабатывать данные и выводить результаты.
- Сильная математическая база: знание теории вероятностей, статистики и оптимизации.
- Опыт в дизайне экспериментов: умение проектировать и проводить эксперименты.
- Коммуникативные навыки: способность объяснять сложные идеи простым языком.
- Использование AI-инструментов для повышения качества работы.
Будет плюсом, если вы
- Имеете опыт решения задач матчинга, диспатчинга или логистики.
- Работали с алгоритмическими или ML-системами в продакшене.
Что мы предлагаем
- Спортзалы в крупных офисах с тренажёрами и душевыми.
- Гибкий график работы и возможность удалённой работы.
- Конкурентная зарплата и бонусы.
- Возможности для профессионального роста и развития.
- Дружелюбная команда и поддержка коллег.
Вакансия предлагает интересные задачи и возможность влиять на продукт. Однако, отсутствие конкретной информации о зарплате может снизить привлекательность.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания в SQL и Python для эффективного анализа данных и разработки алгоритмов, включая опыт работы с библиотеками машинного обучения, такими как scikit-learn и TensorFlow.
Способность к самостоятельной работе в удалённом формате, высокие навыки тайм-менеджмента и самоорганизации для выполнения задач без постоянного контроля.
Опыт в проектировании экспериментов, способность формулировать гипотезы и анализировать результаты, чтобы предложить обоснованные улучшения алгоритмов назначения.
Аналитическое мышление и внимание к деталям, позволяющее выявлять узкие места в текущих системах и предлагать инновационные решения для их оптимизации.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Transportation Tech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев