Data scientist Geospatial Analyst

Обязанности:
• Создание и непрерывное улучшение алгоритмов планирования маршрутов для выездных специалистов с учётом различных ограничений (время, трафик, окно доставки, приоритет клиента).
• Оценка эффективности маршрутизатора и снижение операционных издержек.
• Моделирование оптимального расположения новых отделений и банкоматов.
• Анализ пешеходного и автомобильного трафика.
• Оценка потенциала локаций на основе демографических данных, конкурентного окружения и плотности клиентской базы.
• Подготовка аналитических отчётов и презентаций для заказчиков с наглядными визуализациями.
• Коммуникация с другими командами (разработчики, продакт-менеджеры, бизнес-аналитики) для обсуждения требований и результатов.

Требования:
• Опыт работы от 2-х лет в роли Data Scientist, Geospatial Analyst или на схожей позиции.
• Подтверждённый опыт в геоаналитике, пространственном моделировании и оптимизации логистических процессов.
• Опыт работы с геопространственными данными в банковской сфере, ритейле или логистике.
• Python (уверенное владение).
• Геопространственные библиотеки: Geopandas, Osmnx
• Опыт работы с инструментами визуализации: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Folium, KeplerGL (или аналоги для создания интерактивных карт).
• SQL (продвинутый уровень) для выполнения сложных запросов и анализа данных (Hadoop, Trino, Postgres).
• PostGIS - опыт работы с геопространственными функциями, индексами, типами данных.
• Опыт работы с GIS-системами (QGIS, ArcGIS).
• Опыт использования API картографических сервисов (Google Maps, 2GIS, Yandex Maps, OSM).
• Опыт работы с системами контроля версий
• Глубокое понимание теории графов.
• Опыт применения алгоритмов для поиска кратчайшего пути (Dijkstra, A*), решения задачи коммивояжёра (TSP) и других задач маршрутизации.
• Хорошее знание математической статистики, теории вероятностей.

Условия:
• Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны;
• Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей;
• Конкурентную заработную плату, соцпакет;
• Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития).
• Дружный коллектив единомышленников (все специалисты, занимающиеся машинным обучением объединены одним департаментом для максимально плотного и продуктивного обмена знаниями).
• Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование.
• Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат (в т.ч. в бизнес-смысле) и способы его достижения (вплоть до внесения изменений в архитектуру).
• Квартальный бонус по результатам работы;
• ДМС, страхование жизни;
• корпоративное обучение;