описание
Навыки: Python, PostgreSQL, Машинное обучение, PyTorch, Обработка естественного языка, Математическое моделирование, NumPy, CI/CD, Git. Квалификация: Senior. Специализации: Ученый по данным.
Мы расширяем команду ETA/RTA 2ГИС и ищем Data Scientist-а уровня Middle или Senior.
Команда ETA/RTA 2ГИС применяет анализ данных и машинное обучение для задач навигации и геоаналитики. Мы определяем, где на дорогах находятся пробки, прогнозируем время в пути для автомобилей и общественного транспорта, а также помогаем пользователям видеть местоположение друзей на карте.
## Почему это интересно?
- Настоящий highload. Каждый день мы обрабатываем миллиарды GPS-точек и предсказываем время в пути для миллионов маршрутов;
- Научный подход. В основе каждого улучшения лежит анализ данных, эксперименты и A/B-тесты;
- Реальные результаты. Вы увидите плоды своей работы прямо в приложении 2ГИС: пробки, маршруты, предсказания времени прибытия транспорта, друзья на карте.
## Чем предстоит заниматься?
- Делать работу навигатора более персонализированной;
- Разрабатывать алгоритмы трекинга и предсказания движения пользователей на основе их исторических данных;
- Исследовать возможности улучшения качества геоданных и маршрутизации;
- Разрабатывать и запускать ML-модели в проде (от идеи до сервиса в Kubernetes);
- Анализировать различные источники данных в компании;
- Разрабатывать метрики, проводить A/B-тесты и визуализировать результаты в дашбордах.
## Что важно для нас?
- Опыт работы в Data Science от 3 лет;
- Отличное знание Python и SQL (работаем со Spark SQL);
- Хорошее понимание математической статистики и классического ML;
- Опыт работы с Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM;
- Умение визуализировать данные (Plotly, Dash, Folium, Leaflet);
- Опыт работы с инструментами CI/CD (Git, Jenkins, GitLab);
- Навыки оптимизации кода по памяти и времени выполнения;
- Опыт работы с Docker и контейнеризацией.
## Будет плюсом
- Знание асинхронного программирования в Python;
- Опыт работы с Kubernetes, Prometheus, Grafana, Kafka;
- Опыт анализа геоданных, временных рядов, графов;
- Проведение A/B-тестов и анализ их результатов;
- Участие в ML-соревнованиях (Kaggle, Boosters.pro и т. д.).
## Почему у нас классно?
- Мы аккредитованная IT — компания.
- У нас можно работать удалённо. Для нас важен специалист, а не его локация. Если хочешь работать в гибридном формате, у нас есть офисы в Москве, Санкт-Петербурге, два классных офиса в Новосибирске. Нет дресс-кода и строгого графика: главное, чтобы было удобно тебе и команде.
- Используем современные технологии и любим о них говорить: выступаем на конференциях и сами их организуем.
- Стараемся регулярно устраивать тимбилдинги, так как считаем, что хорошие отношения — залог продуктивной работы.
