О компании
Яндекс Еда — популярный сервис доставки блюд из ресторанов и товаров из магазинов. Команда машинного обучения в направлении логистики делает сервис более интеллектуальным. Команда использует ML-модели, чтобы прогнозировать поведение системы, оптимизировать доставку и помогать принимать решения на всех уровнях: от алгоритмов назначения курьеров до стратегий их привлечения и мотивации.
Обязанности
- Влиять на ключевые процессы логистики, такие как расчёт ETA (ожидаемого времени прибытия), доставка, наём и мотивация курьеров.
- Разрабатывать модели для прогнозирования времени приготовления заказа и общего времени доставки — от оформления заказа до его вручения клиенту. Модели помогают эффективнее распределять курьеров, ускорять доставку и улучшать клиентский опыт.
- Разрабатывать модели для повышения эффективности курьерской сети: прогнозировать вероятность ухода курьеров и создавать персонализированные мотивационные стратегии для более точечного найма и результативного удержания.
- Моделировать объём корзины, чтобы определять, уместится ли заказ в стандартную курьерскую сумку; учитывать специфику ресторана, тип товаров, упаковку и другие факторы.
- Работать на стыке аналитики и машинного обучения, инициировать и развивать новые ML-проекты вместе с аналитиками и менеджерами, погружаться в предметную область, формулировать задачи, предлагать новые подходы и улучшать существующие модели.
- Вести полный цикл ML-проекта: сбор и анализ данных, построение и обучение модели, внедрение и мониторинг в продакшне.
Требования
- Владеть Python и C++, знать SQL.
- Уверенно знать машинное обучение и статистику.
- Уметь формулировать задачи, разбираться в данных, строить и интерпретировать модели.
- Уметь мыслить в контексте бизнес-процессов.
- Быть готовым тесно работать с аналитиками, продактами и инженерами.
Условия
- Формат работы: офисный или гибридный.
- Указан опыт от года.