NDA
сегодня

machine learning engineer

выше рынка на 46,9%
вакансия 445 272 ₽
в среднем 303 019 ₽
Загрузи резюме, чтобы видеть мэтчи с вакансией

генерация резюме под вакансию

Загрузи резюме в профиль, чтобы сгенерировать временное CV под эту вакансию

сопроводительное письмо

Загрузи резюме в профиль, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории

описание

The company operates a global mobility and urban services platform that provides transportation and other on-demand services through a digital marketplace.

задачи

  • Design and build machine learning models to improve routing and travel time prediction;
  • Develop traffic estimation models using large-scale GPS data;
  • Implement map-matching solutions for noisy GPS data;
  • Improve travel time calculation, smoothing, and rerouting logic;
  • Translate routing objectives into machine learning objectives and evaluation metrics;
  • Lead offline and online model evaluation activities;
  • Collaborate with backend engineers to deploy low-latency production models;
  • Partner with product and operations teams to define new features and requirements;
  • Own the production ML lifecycle, including serving, monitoring, drift detection, and retraining pipelines.

требования

  • 5+ Years of machine learning engineering experience building and deploying deep learning models in production;
  • Experience building regression, forecasting, or other supervised machine learning systems for production prediction tasks;
  • Expert-level proficiency in Python and its core data science libraries (PySpark, Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch);
  • Proficiency in gradient-boosting libraries such as CatBoost, XGBoost, or LightGBM;
  • Proficiency in SQL;
  • Ability to design an ML system from scratch, including data analysis and processing;
  • Experience translating business goals into ML problems with appropriate metrics and non-functional requirements;
  • Experience designing and evaluating ML experiments;
  • Experience with MLOps tools;
  • Experience working with large-scale geospatial and behavioral datasets;
  • Experience deploying models to production on ML serving infrastructure and optimizing for latency;
  • Awareness of concept drift and how to detect and manage it;
  • Comfort working with large-scale geospatial and behavioral data (e.g., GPS traces, H3 spatial indexing);
  • Ability to influence teammates and cross-functional stakeholders effectively;
  • Curious and improvement-oriented mindset with a willingness to challenge existing approaches;
  • Excellent ability to communicate complex technical findings in a clear and concise manner;
  • English B2;
  • Nice to have: Academic background in Computer Science, Mathematics, or a related discipline, experience with travel time prediction, traffic estimation, or routing quality, experience with open-source routing engines, knowledge of map matching, speed profiles, road graph tiles, and historical traffic, experience with mapping, location, or geospatial products, experience building products for developing markets, experience with cloud data and machine learning platforms.

условия

  • No conditions specified

Если просят войти через iCloud, отправить коды из SMS, запустить код, что-то установить, перевести деньги или сделать что угодно, связанное с деньгами, не соглашайтесь: это признаки мошенничества.

прозрачные зарплаты в IT

Анонимные данные по зарплатам и грейдам

Посмотреть
График динамики зарплат
Telegram Добавить в трекер

Если просят войти через iCloud, отправить коды из SMS, запустить код, что-то установить, перевести деньги или сделать что угодно, связанное с деньгами, не соглашайтесь: это признаки мошенничества.