Senior Machine Learning Engineer (AI)@ Rafeeq

О позиции

Мы ищем Senior Machine Learning Engineer для работы в компании Rafeeq. Ваша основная задача будет заключаться в решении трех взаимосвязанных проблем, критически важных для нашего бизнеса: оптимизация распределения курьеров, динамическое ценообразование и системы стимулов. Эти системы напрямую влияют на доход курьеров, время ожидания клиентов и эффективность нашего рынка. Ваши модели будут принимать тысячи решений в минуту в производственной среде.

Чем вы будете заниматься

• Оптимизация распределения — создание ML моделей для оптимального назначения курьеров с учетом расстояния, состояния курьера, вероятности принятия и характеристик заказа.
• Разработка алгоритмов пакетирования заказов для эффективной доставки нескольких заказов одновременно.
• Исследование и прототипирование передовых технологий: графовые нейронные сети, комбинаторная оптимизация.
• Оптимизация по нескольким целям: время доставки, доход курьеров, удовлетворенность клиентов, эффективность платформы.
• Динамическое ценообразование — проектирование и внедрение моделей динамического ценообразования, реагирующих на изменения в спросе и предложении в реальном времени.
• Создание моделей прогнозирования спроса с учетом географических зон и временных интервалов.
• Внедрение внешних факторов: погода, события, сезонность, праздники.
• Проведение A/B тестов для оптимизации стратегий ценообразования как для клиентского опыта, так и для баланса на рынке.
• Системы стимулов — разработка моделей для прогнозирования потребности в курьере за 30-60 минут вперед.
• Создание интеллектуальных систем бонусов для проактивного размещения курьеров.
• Проектирование структур стимулов, которые максимизируют доход курьеров и улучшают эффективность платформы.
• Создание моделей атрибуции для измерения эффективности стимулов.

Требования

• Опыт работы более 5 лет в области машинного обучения/анализа данных с не менее 3 лет внедрения моделей в производственную среду.
• Сильные основы машинного обучения: регрессия, классификация, прогнозирование временных рядов, оптимизация.
• Экспертные навыки в Python и глубокий опыт работы с библиотеками ML (Scikit-learn, XGBoost).
• Продвинутый SQL для сложной инженерии функций и анализа данных.
• Опыт работы с реальным временем: внедрение, мониторинг, A/B тестирование.
• Опыт работы с геопространственными данными: работа с координатами, расчеты расстояний, агрегации по зонам.
• Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, статистики, математики, операционных исследований или смежной области.

Что мы предлагаем

• Конкурентоспособная заработная плата от 6000 до 7000 долларов в месяц.
• Удаленная работа с гибким графиком.
• Возможности для профессионального роста и развития.
• Работа в команде профессионалов с возможностью влиять на бизнес-процессы.
• Современные технологии и инструменты для работы.
• Поддержка в обучении и развитии навыков.

Если вы готовы принять вызов и стать частью нашей команды, свяжитесь с нами через @rafeeq_hr.