Инженер по машинному обучению (Маршрутизация)

Компания Andersen приглашает на работу Инженера по машинному обучению (Маршрутизация) для проекта по разработке решений машинного обучения для оптимизации маршрутизации в реальном времени, прогнозирования ETA и обработки больших объемов геопространственных данных.

Заказчик - глобальная компания по управлению инвестициями, предоставляющая индивидуальные инвестиционные решения институциональным и частным клиентам. Она сочетает финансовую экспертизу с долгосрочными инвестиционными стратегиями, чтобы помочь клиентам достичь своих целей, адаптируясь к меняющимся рыночным условиям. Организация фокусируется на инновациях, ответственных инвестициях и операционной эффективности, постоянно совершенствуя свои возможности для предоставления устойчивой ценности и поддержки долгосрочного роста.

Проект направлен на разработку решений машинного обучения для повышения точности прогнозирования ETA и качества маршрутизации в масштабе. Он включает в себя построение производственных моделей машинного обучения, обработку больших объемов геопространственных данных и развертывание систем вывода с низкой задержкой для оптимизации маршрутизации в реальном времени.

Обязанности: - Разработка и построение моделей машинного обучения, которые корректируют и уточняют оценки ETA движка маршрутизации, от деревьев с градиентным бустингом до нейронных и трансформерных архитектур по мере роста масштаба данных. - Разработка моделей оценки трафика, которые преобразуют крупномасштабные данные GPS в скорости на уровне дорог и исторические профили трафика и подают их в движок маршрутизации для получения ETA, учитывающих время суток. - Работа над сопоставлением карт, которое проецирует шумные данные GPS на граф дорог, и пространственными агрегациями, которые делают данные о движении и скорости пригодными для моделирования. - Улучшение расчета ETA, сглаживания и логики перемаршрутизации для сокращения разрыва между прогнозируемым и фактическим временем прибытия в меняющихся условиях. - Перевод целей маршрутизации и ETA в цели машинного обучения с соответствующими прокси-метриками и нефункциональными требованиями, включая формулировки потерь, где недо- и пере-прогнозирование имеют разные затраты. - Руководство оценкой от начала до конца, от автономной точности и метрик качества маршрутизации до разработки онлайн-экспериментов, включая теневые тесты и дизайны, учитывающие интерференцию, такие как переключатели, и доказательство того, что изменение улучшает точность до его внедрения. - Сотрудничество с инженерами backend для перевода моделей из прототипа в производство с низким временем задержки, удовлетворяющим строгим требованиям к задержке и пропускной способности. - Сотрудничество с продуктом и операциями для превращения анализа маршрутизации и трафика в конкретные функции и требования и помощи в расширении возможностей ETA в различных областях. - Управление жизненным циклом машинного обучения в производстве - обслуживание, мониторинг данных и дрейфа концепций, а также построение конвейеров переобучения, которые поддерживают качество по мере изменения шаблонов трафика, городов и карты.

Требования: - Опыт работы с машинным обучением от 5 лет, включая 3 года построения и развертывания моделей глубокого обучения в производстве. - Прямой опыт построения систем регрессии, прогнозирования или других контролируемых систем машинного обучения для реальных задач прогнозирования. - Сильные навыки Python и практический опыт работы с PyTorch, Scikit-learn, Pandas, NumPy, PySpark. - Продвинутый опыт работы с SQL и распределенной обработкой данных. - Опыт работы с фреймворками градиентного бустинга (CatBoost, XGBoost, LightGBM). - Способность проектировать систему машинного обучения с нуля как минимум в одной области, включая анализ данных, обработку и инженерию признаков до модели, обслуживаемой в производстве. - Опыт развертывания служб машинного обучения с низкой задержкой в производственных средах. - Опыт работы с практиками MLOps, мониторингом моделей, конвейерами переобучения и управлением жизненным циклом. - Уровень английского языка - от Upper-Intermediate и выше.

Желательно: - Глубина знаний в области прогнозирования ETA / времени в пути, оценки трафика или качества движка маршрутизации. - Практический опыт работы с открытыми движками маршрутизации (например, Valhalla, OSRM, GraphHopper) и концепциями, такими как сопоставление карт, профили скорости, тайлы графа дорог и исторический трафик. - Опыт работы с картографическими, местоположенными или геопространственными продуктами. - Опыт построения для развивающихся рынков, где основные данные карты и адреса слабы. - Опыт работы с облачными данными и платформами машинного обучения, такими как BigQuery или Databricks (сертификация приветствуется), и с распределенным обучением глубокого обучения.

Компенсация: 2800–4550 EUR в месяц.