Lead Data Scientist / Principal Behavioral Modeler (Главный Специалист по Моделированию Выбора, Cho)

Обязанности:

Архитектура Ранжирования: Разработать и внедрить архитектуру Learning to Rank (LTR) для автоматической персонализации и выведения весов .

Моделирование Поведения: Формализовать и интегрировать поведенческие модели (такие как Минимизация Сожаления / RMM) для повышения точности прогнозов выбора и снижения стресса пользователя .

Стратегические Факторы: Создать методологию для оценки стратегических рисков, включая P(Exit Jam)(вероятность затора на выезде) и Predictive Utility of Egress (PUE) .

Требования:

Опыт ML / Алгоритмика (Ключевое): Обязателен опыт работы с алгоритмами Learning to Rank (LTR)(LambdaMART) и принципами Supervised Learning.

Моделирование Выбора: Глубокое знание Теории перспектив (Prospect Theory) и опыт работы с Моделями дискретного выбора (Choice Modeling, Mixed Logit) .

Прогностический Опыт: Опыт работы с прогностическими моделями (LSTM, BNN) для оценки вероятности событий (P(…)) и временными рядами.

Техническая База: Владение ML-стеком (TensorFlow, PyTorch или аналогичные фреймворки).