Senior Algorithm Engineer (Operations Research / Optimization) / Математик-алгоритмист

Мы создаем Navix — систему навигации для парковки в мегаполисах. Мы решаем задачу Stochastic Orienteering в реальном времени. Наш продукт строит "Вероятностные траектории поиска" (Cruising Paths), которые максимизируют шанс найти парковку за ограниченное время.

Кого мы ищем: Нам не нужен классический ML-специалист для обучения готовых моделей. Нам нужен Инженер-Математик (Quant / OR Scientist), способный с нуля спроектировать математическое ядро системы (функцию полезности) в условиях «Холодного старта», опираясь на физику процесса и поведенческую психологию.

Ваши задачи:

1. Разработка Математического Ядра: Спроектировать аналитическую Функцию Полезности (Vnext​) для ранжирования парковок. Внедрить нелинейные штрафы (Regret Minimization) для моделирования стресса водителя.

2. Алгоритмизация (Graph Theory): Реализовать алгоритм построения маршрута (Probabilistic TSP / Orienteering Problem) на дорожном графе.

3. Оптимизация: Написать быстрые эвристики (Greedy Look-Ahead) для пересчета маршрута в реальном времени при получении новых данных.

Требования:

• Фундаментальная математика: Высшее образование (Мехмат, ВМК, Физтех, Прикладная математика). Понимание методов оптимизации (Operations Research) и стохастических процессов.

• Алгоритмы: Опыт решения задач маршрутизации (VRP, TSP) и работы с графами.

• Python (Hard): NumPy, SciPy, NetworkX. Плюсом будет опыт с солверами (OR-Tools, Gurobi).

• Мышление: Умение строить работающие математические модели без Big Data, на основе логики и экспертных весов.

Обязательно в сопроводительном письме:

Пожалуйста, коротко ответьте на вопрос:

Как математически модифицировать веса ребер в графе дорог, чтобы алгоритм Дейкстры или Aначал избегать левых поворотов, не меняя саму структуру графа?