Data Scientist в команду ETA/RTA

Описание

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.