Geo ML-инженер — алгоритмы маршрутизации и геопространственные данные

Что за роль

Ищем Geo ML-инженера с практическим опытом работы с геопространственными данными, дорожными графами и алгоритмами маршрутизации. Важно: это не позиция классического ML Engineer / Data Scientist. Без опыта в Geo ML кандидатов не рассматриваем.

Чем вы будете заниматься

• Разработка и оптимизация алгоритмов маршрутизации и построения маршрутов (VRP, TSP, роутинг с ограничениями по времени/весу/зонам);
• Работа с геоданными: геокодирование, map matching, построение изохронов, расчёт ETA;
• Проектирование и оптимизация графов дорожной сети, работа с роутинг-движками (OSRM, GraphHopper, Valhalla или аналогами);
• Анализ и улучшение метрик качества маршрутизации: точность ETA, эффективность маршрутов, загрузка транспорта/курьеров;
• Построение ML-моделей поверх геоданных: предсказание времени в пути, спроса по зонам, оптимальное распределение заказов;
• Работа с большими объёмами геопространственных данных (PostGIS, H3/S2, GeoJSON), оптимизация запросов;
• Проведение экспериментов, A/B-тестов и итеративное улучшение алгоритмов на реальных данных.

Требования

• Опыт в решении задач Geo ML;
• Сильный практический опыт в геоаналитике и/или маршрутизации: VRP/TSP, роутинг-движки, работа с картографическими данными (приоритетное требование);
• Уверенное владение Python, опыт с геопространственными библиотеками (GeoPandas, Shapely, PostGIS);
• Понимание графовых алгоритмов (Dijkstra, A*, contraction hierarchies и т. п.);
• Опыт работы с ML на табличных/пространственных данных: feature engineering, оценка качества моделей;
• Уверенное владение SQL, опыт работы с большими датасетами;
• Умение работать с зашумлёнными и неполными GPS/трек-данными;
• Опыт вывода решений в production;
• Опыт с OSRM/GraphHopper/Valhalla/OpenStreetMap.