К списку

Лид в команду ML-технологий навигации

Яндекс

Гибрид3–5 летМосква PythonC++SQLMapReduceYTMachine LearningDeep LearningYQL

AI-саммари

Яндекс ищет лида в команду ML-технологий навигации: он определит техническое направление исследований и распределит задачи. Предстоит улучшать геопозиционирование, ранжирование маршрутов и прогноз ETA на данных миллионов пользователей. Нужен опыт управления технической командой от года, классический ML, Python и Deep Learning; C++ и SQL будут плюсом.

О роли

Миллионы людей каждый день пользуются Яндекс Навигатором и навигацией в Яндекс Картах. Мы помогаем водителям добираться быстрее и комфортнее: строим маршруты, предсказываем время в пути, ведём по маршруту и уточняем геопозицию даже там, где GPS работает плохо.

Наша команда работает сразу со всеми сервисами навигации: находит точки роста, где ML может дать заметный продуктовый эффект, доводит исследования до продакшена и затем берётся за следующую сложную проблему. Мы работаем с GPS-сигналами, логами маршрутов и другими данными десятков миллионов пользователей, а модели внедряются в сервисы с нагрузкой в сотни тысяч запросов в секунду. Пишем на C++ (бэкенд) и Python (анализ данных, обучение моделей). Для работы с большими данными используем MapReduce (YT). Также исследуем применение современных ИИ-моделей в навигации.

Обязанности

  • Управление ML‑исследованиями и развитием команды
  • Вам предстоит определять техническое направление исследований, распределять задачи внутри команды, помогать находить решения сложных и неоднозначных задач, проводить ревью, принимать решения о развитии или завершении проектов.
  • Улучшение геопозиционирования
  • В зонах с плохим GPS-сигналом точность позиционирования падает. Вам предстоит анализировать данные, находить новые источники данных и закономерности в них, строить модели, которые помогут точнее определять положение пользователя на дорожном графе.
  • Повышение качества и персонализация маршрутов
  • Не всегда «самый быстрый» маршрут — лучший для конкретного человека. Вам предстоит исследовать пользовательские предпочтения и развивать модели ранжирования маршрутов, чтобы предлагать каждому наиболее подходящие варианты с учётом привычек и контекста поездки.
  • Предсказание ETA в сложных дорожных условиях
  • Аварии, перекрытия, резкие изменения погоды — всё это делает предсказание времени в пути нетривиальной задачей. Предстоит работать над моделями, которые точнее оценивают ETA в условиях нестабильной дорожной ситуации.
  • Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

Требования

  • Больше года (а лучше — от трёх лет) управляли технической командой
  • Уверенно ориентируетесь в классическом ML
  • Умеете работать с большими данными и строить выводы на их основе
  • Ориентируетесь на продуктовый результат и понимаете, как метрики модели связаны с пользовательским опытом
  • Понимаете принципы A/B-экспериментов
  • Уверенно программируете на Python
  • Работали с нейросетями и Deep Learning

Будет плюсом

  • Работали с C++
  • Знаете SQL
  • Знакомы с YT, YQL или аналогичными инструментами для обработки больших данных

Источник: yandex.ru (Яндекс) 29 августа 2026