Мы разрабатываем навигационный продукт, который оптимизирует маршрут с учетом вероятности парковки и минимизации общего времени
На текущем этапе нам требуется доработка алгоритма и его математическое обоснование.
Задачи:
- Разработка и улучшение алгоритмов маршрутизации с учетом вероятностных факторов
- Построение и проверка математических моделей (оптимизация, вероятности, ожидания)
- Формализация задачи (objective function, ограничения, метрики эффективности)
- Проведение экспериментов и валидация гипотез
- Работа с реальными данными (геоданные, поведенческие паттерны)
- Прототипирование решений на Python
Требования:
- Сильная математическая база (теория вероятностей, статистика, оптимизация)
- Статистический анализ: Работа с массивами данных, проверка гипотез и оценка статистической значимости результатов.
- Умение формализовать реальные задачи в математические модели
- Уверенное владение Python (NumPy, Pandas, желательно SciPy / NetworkX / OSMnx)
- Опыт работы с алгоритмами
- Умение не просто писать код, а доказывать корректность и эффективность решений
- Опыт работы с данными и экспериментами (A/B, симуляции)
Будет плюсом:
- Опыт в задачах маршрутизации, логистики или mobility
- Работа с вероятностными моделями / ML
- Понимание геоданных и картографических сервисов
- Участие в олимпиадах / исследовательских проектах
Мы ищем человека, который:
- Думает через модели и формулы, а не только через код
- Может объяснить, почему решение работает (а не просто “оно вроде лучше”)
- Умеет работать с неопределенностью и вероятностями
- Любит сложные задачи и нестандартные подходы
Только на месте работодателя, оффлайн.