О компании
Яндекс Лавка создаёт алгоритмы логистики: планирует маршруты курьеров и рассчитывает интервал времени доставки, который клиент видит до оформления заказа. ML-команда отвечает за модели времени доставки и движения курьера. Команда небольшая и распределённая — Москва и Ереван.
Обязанности
- Создавать прогноз времени доставки, учитывая сборку на складе, приготовление горячей еды, заезд в аптеку и доставку в батче; выбирать обещанное время так, чтобы повышать конверсию и не вводить клиента в заблуждение более чем на несколько минут.
- Построить по историческим данным модель прогноза спроса на ближайшие полчаса и час для каждого склада.
- Оценивать ценность склада и распределять курьеров с учётом будущих заказов; планируется пробовать подходы reinforcement learning, например определять функцию ценности состояния склада для улучшения решений планировщика маршрутов.
- Самостоятельно доводить модели до продакшена и проверять результаты в A/B-экспериментах; принимать решения о развитии продукта вместе с продакт-менеджерами и аналитиками.
Требования
- Опыт работы от года.
- Опыт работы с CatBoost или похожими библиотеками бустинга.
- Уверенное владение классическим ML: градиентный бустинг, работа с признаками и метрики качества. Глубокое обучение и LLM в задачах не используются.
- Python для обучения моделей, экспериментов и вспомогательных скриптов.
- Готовность читать C++: сервисы с моделями написаны на C++; много писать на C++ не потребуется, но важно понимать чужой код.
- Умение доводить модель до продакшена и проверять эффект: A/B-эксперименты, метрики и выводы для продукта.
- Будет плюсом опыт прогнозирования временных рядов или спроса, задачи логистики, геоданные или маршрутизация, интерес к reinforcement learning.
Условия