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.