Fast Track в Геосервисы для Data Analyst и Data Science

Что за сервис?

Мы создаем Яндекс Карты — универсальный сервис для жизни в городе. С его помощью можно легко и быстро решать самые разные задачи, например, находить места и строить до них маршруты на любом транспорте и пешком. А еще узнавать о пробках, записываться на услуги, читать и оставлять отзывы.

Вы будете разрабатывать один из самых важных и крупных сервисов компании, которым ежедневно пользуются миллионы людей.

Какие есть команды?

Геопоиск:

Помогает пользователям Яндекс Карт находить места, подходящие условиям их запросов, а недавно обучили этому и нейросеть. Мы активно работаем с текстами запросов и описаниями организаций с помощью различных нейросетевых архитектур. Об этом можно узнать в статье на Хабре, в новом видеоролике на YouTube и в нашем выступлении на последнем DataFest.

Сервис «Народная карта»:

Позволяет картографам самостоятельно создавать и редактировать различные объекты на Яндекс Картах. Народная карта — это сложное сочетание различных технологий обработки, хранения и доставки большого количества данных.

Команда навигации:

Помогает пользователю видеть, где находятся камеры контроля, где произошли аварии, ведутся ремонтные работы и т. д., и участвовать в обсуждении дорожной ситуации. Также мы показываем водителю парковочные места и помогаем парковаться.

Команда монетизации поиска:

Создает продукт для продвижения офлайн-организаций: компании получают преимущества в поиске и визуализации, а мы — дополнительный доход.

Команды UGC (User Generated Content) и Discovery:

Собирают и трансформируют неструктурированную информацию об организациях из текстов отзывов и фотографий, чтобы помочь пользователю найти на карте новые места и впечатления, быстро и осознанно выбрать нужную компанию. Карты извлекают ключевую информацию об организациях, будь то самые вкусные бургеры в городе, бары с самыми зажигательными танцами или клиники с самыми компетентными врачами, и помогают пользователям сделать выбор на основе данных. Немного больше о нас можно узнать из видеоролика на YouTube и поста на Хабре.

Команда мобильного рендеринга карт:

Наша команда занимается задачами, связанными с рендерингом карты на мобильных устройствах. Прямо сейчас мы создаём Яндекс Карты нового поколения с высокой детализацией, включающую 3D-визуализацию сложных развязок и рельефа местности.

А еще у нас есть команда, развивающая аналитику геомедийной рекламы, API Карт и Навигатора.

Какие требования к участникам?

Ждем аналитиков с опытом работы в роли аналитика от двух лет, знанием Python, SQL, математической статистики и теории вероятностей.

Что мы предлагаем?

Польза для миллионов:

• 85 млн. человек пользуются Картами.
• 25 млн. человек пользуются мобильным приложением.

Высокая технологичность и нагрузка:

• Мы делаем высокотехнологичные проекты.
• Наши сервисы работают безотказно в режиме 24/7 и выдерживают значительную нагрузку.

Непрерывный рост:

• Мы не стоим на месте: постоянно добавляем новые возможности в продукт, анализируем данные и оставляем только лучшее. Также мы следим за актуальностью информации на Картах, проводим исследования, улучшаем пользовательские сценарии, ищем новых партнеров. И это далеко не всё.

Бонусы и бенефиты:

• Премии каждые полгода по итогам ревью, жилищные займы с очень привлекательными условиями, отличный ДМС, компенсацию питания, возможность заниматься спортом в офисе, компенсацию транспортных расходов и многое другое.

Где, когда, во сколько?

С 27 февраля по 3 марта — технические секции, финалы и презентация офера. Все встречи онлайн.

Что такое Яндекс Контест?

Это платформа, на которой пройдет предварительный автоматизированный отбор.

Что будет на секциях?

• Аналитиков после успешного прохождения заданий на Яндекс Контесте ожидают вопросы на знание математической статистики и теории вероятностей, на логику, A/B-тесты, метрики, а еще задачи на знание алгоритмов, структур данных и написание кода. Тем, у кого есть опыт в машинном обучении, мы предложим базовые ML-задачи (например, как устроен градиентный бустинг и чем он отличается от random forest).

Как подготовиться?

• Рекомендуем решать задачи Яндекс Контеста и LeetCode (уровня medium), чтобы лучше подготовиться к секции с кодом.
• Больше информации для подготовки аналитиков.
• Пример задачи по теории вероятностей, на которой можно потренироваться.
• Примеры задач по матстату и терверу из ШАД.
• Материалы для подготовки к вопросам по ML — здесь и здесь.

Полезные ссылки

• Карты нового поколения: ссылка.