Привет! Это команда Маршрутизатор.
Мы — команда доставки последней мили, занимаемся планированием доставки от складов до ПВЗ, постаматов и клиентов. Ежедневно мы планируем тысячи маршрутов во всех регионах присутствия компании. Около полугода назад, мы начали использовать исторические данные для более точного прогнозирования времени выполнения заказов курьерами. Теперь мы ищем ML-разработчика для улучшения качества этого прогноза.
В моменте у нас уже есть сервис, который агрегирует данные: GPS-треки и изменения статусов заданий. На основе этих данных в сервисе выполняется прогноз времени выполнения заказов и оценивается неопределенность прогноза. Эти оценки используются планировщиком маршрутов для создания наиболее безопасного плана развоза.
У нашей системы есть еще три отличительные особенности. Это, во-первых, достаточно разреженные данные, что толкает нас в сторону использования байесовских методов. Во-вторых, привязанность к географическим картам, и это определяет использование методов фильтрации данных. И, в-третьих, распределение входных данных на которых применяется модель может существенно отличаться от соответствующего распределения в исторических данных.
Есть пространство для множества улучшений. Каждое улучшение потенциально может сократить операционные издержки компании на десятки миллионов рублей в месяц.
Вы будете:
- Разрабатывать систему контроля качества модели выполнения заданий.
- Улучшать модель: добавлять фичи, обучать CatBoost, адаптировать байесовские подходы.
- Повышать надежность модели: необходимо учитывать нештатные ситуации и выбросы в данных.
Задачи на более далекое будущее:
- Учет пробок на дорогах.
- Прогноз нагрузки на склады для планирования смен.
Нам важно:
- Опыт решения производственных задач методами ML, понимание как это устроено в крупной компании. Понимание, что в сложные модели нужно идти, только после работы над качеством данных. Понимание, что правка багов важнее внедрения передовых технологий.
- Навыки автономной работы, готовность погружаться в смежные сервисы, формулировать требования и находить ответственных.
- Опыт в формулировке метрик, описание требований к данным.
Будет плюсом:
- Опыт работы с картами и геосервисами.
- Опыт применения байесовских методов.
- Опыт проведения A/B экспериментов.
- Знание основ обучения с подкреплением.
- Знание теории вероятностей.
Работа в Ozon Tech — это:
- Люди, которым не всё равно — ценим инициативу и самостоятельность, доверяем друг другу и даём свободу в принятии решений.
- Открытая культура — мы учимся на ошибках и фокусируемся на решении проблем, а не на поиске виноватых.
- Сильная команда, которой мы гордимся — обсуждаем идеи, обмениваемся экспертизой, просим совета и поддерживаем друг друга.
- Современный стэк и развитая инженерная культура — реализуем амбициозные проекты и создаём решения, которых ещё нет на рынке.
А ещё:
- Формат работы на выбор: гибрид, удалёнка, офисы в Москве, Санкт-Петербурге, Иннополисе, Новосибирске, Алматы, Минске и коворкинги по России.
- Участие в конференциях. Билеты, дорога и проживание за наш счёт.
- Митапы, техтолки, хакатоны и конкурсы. Внутри Ozon, по России и в международном сообществе.
- Завтраки в офисе и кофе-поинты для перекуса в любое время.
- ДМС со стоматологией и льготная медицинская страховка для близких, страхование от несчастных случаев, полис выезжающего за рубеж, онлайн-поддержка психолога.
- Курсы по запросу и поддержка в карьерном развитии. Свой Ozon Универ. Бесплатные курсы программирования, математики и английского языка для детей сотрудников.
- Партнёрские скидочные программы: от кафе и ресторанов до страхования имущества.
- Спорт: беговой, волейбольный и футбольный клубы, скидки на клубные карты фитнес-сетей, йога в офисе.
- Бесплатные курсы Route 256 по Go, QA, C#. Оплачиваемая стажировка Route Start для начинающих специалистов.
- Зарплатные проекты от Ozon Банка (эксклюзивные условия для сотрудников), Сбера, Т-Банка, Райффайзен Банка, Альфа-Банка.
- Льготная жилищная программа для сотрудников.
- Реферальный бонус за рекомендацию друга.
