TGViewer
Вакансии аналитикам и Data science Вакансии аналитикам и Data science @job_analyst_datascience · 5.22K subscribers
Post #113 908
Data Scientist
Москва, гибрид

Один из самых крупных сценариев выбора организации — это беззапросный поиск по карте (или, как мы говорим сами, по подложке). Чтобы отображать организации на карте, мы используем специальные отметки — POI (point of interest). Эти отметки могут быть очень разными: большими или маленькими, выглядеть как простая точка или использовать для визуального оформления фото организации, иметь разные подписи и многое другое. Хорошее заполнение карты такими POI — непростая задача, но это позволяет существенно улучшить сценарий выбора мест и делать продукт Карт более удобным для пользователей.

Какие задачи вас ждут
Определение оптимальной плотности POI на карте‍
На карте можно одновременно расположить разное количество POI, и это число может зависеть от множества параметров: текущего зума, количества подходящих организаций, географического расположения и многого другого. Вам предстоит найти ответ на вопрос, каким образом комбинировать все эти факторы и искать оптимальное заполнение карты.
Ранжирование POI‍
Часто бывает ситуация, что показать все POI при заданном зуме просто невозможно физически: они не входят на экран. В таком случае нужно уметь выбирать топ, который лучше всего показывать, и вам предстоит оптимизировать алгоритм, который это делает.
Улучшение метрик качества подложки‍
В задачах выше мы говорим об улучшениях и оптимизациях, но что такое хорошо — это тоже отдельный и непростой вопрос. В рамках этой задачи вам предстоит придумать, как можно улучшать метрики выбора в беззапросном сценарии, чтобы они ещё лучше отображали как пользовательское удовлетворение, так и бизнес-требования продукта Карт.

Мы ждем, что вы
— Свободно владеете SQL (или другим SQL-like-языком для составления запросов)
— Уверенно пишете на Python
— Хорошо знаете математику, теорию вероятностей и математическую статистику, знакомы с базовыми понятиями и алгоритмами ML
— Готовы погружаться в данные и разбираться в больших объёмах логов


Понравилась вакансия?
🧡 — да
🌚 — нет


———

💙 Удалёнка
💚 Джунам
💜 За рубежом
🫶 Удалёнка джунам
💚 Качнуть карьеру
More from @job_analyst_datascience
  1. Oct 2, 2026Marketing Analyst Удалённо ‍ Привет! На связи команда онлайн-школы «Фоксфорд». «Фоксфорд»…
  2. Oct 2, 2026Avito DS Meetup: RL, AI-агенты и BidCorrection 🚀 🔸 Булат Шарипов расскажет, как в Авито…
  3. Oct 1, 2026Стать аналитиком данных всего за 10 недель — это реально! Если вы давно смотрите в сторону…
  4. Oct 1, 2026Системный аналитик Москва, гибрид ‍ Вам предстоит — Анализировать предметную область, выяв…
  5. Sep 30, 2026🔴В 2025 году Россияне заработали 5,3 млрд рублей на арбитраже криптовалют По данным Минфи…
  6. Sep 30, 2026Full-stack Analyst (AI & Data Products) Москва, гибрид ‍ Мы ищем сильного Full-stack Анали…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →