Геоаналитик в Яндекс Карты

Яндекс Карты разрабатывают инструменты и обучают ML-модели на основе геоданных, которые помогают решать задачи в реальном мире: где выгодно открыть магазин, где нужна велодорожка, что влияет на качество сотовой связи.

У нас очень много картографических данных — о дорогах, организациях, домах — и много данных о пользовательском поведении и взаимодействии с этими объектами.

Наши проекты — крутая возможность использовать большие данные и продвинутую аналитику для решения широкого спектра задач. Мы разрабатываем инструменты как для внешних коммерческих клиентов (крупных сетей магазинов, банков и т. д.), так и для внутренних клиентов в Яндексе.

Ищем геоаналитика в нашу команду.

Какие задачи вас ждут

Прогнозирование посещаемости магазинов на основе геоданных
Вы будете строить модели машинного обучения, которые прогнозируют посещаемость точек интереса (магазинов, кафе, банков и др.) на основе географических и пользовательских данных из Яндекс Карт. Вам предстоит работать с большими данными, проводить EDA, подготавливать фичи, интерпретировать результаты и визуализировать их для клиентов и внутренних продуктов.

Выбор оптимальной локации для открытия новых точек
Вам нужно будет анализировать потенциальные локации для открытия магазинов, учитывая географические, демографические и поведенческие данные. Также вы будете разрабатывать методики и инструменты для автоматического подбора локаций, создавать дашборды с картами, сравнивать варианты и помогать клиентам принимать обоснованные решения.

Анализ городской среды
Вам предстоит анализировать поведение пользователей в городской среде и предлагать решения, которые помогут улучшать инфраструктуру, — например, выбирать улицы для строительства велодорожек, определять зоны с высокой пешеходной активностью, моделировать транспортные потоки. Помимо этого, вы будете работать с географическими и поведенческими данными, создавать визуализации и использовать аналитические подходы для поддержки решений в урбанистике и развитии городов.

Мы ждем, что вы

• Работали с большими данными и применяли продвинутую аналитику
• Знаете SQL, Python, BI-инструменты (DataLens, Grafana)
• Понимаете основы машинного обучения (предпочтительно, если использовали их на практике)
• Можете анализировать поведение пользователей и строить метрики взаимодействия с картографическими объектами
• Умеете работать в команде, ставить приоритеты и вести проекты до результата
• Интересуетесь геоаналитикой, геомаркетингом, картами, урбанистикой и решением сложных задач на основе пространственных данных
• Знаете, как использовать данные для развития бизнеса — как нашего, так и наших клиентов
• Готовы работать над проектами, которые имеют влияние в реальном мире