Команда ETA/RTA 2ГИС применяет анализ данных и машинное обучение для задач навигации и геоаналитики. Мы определяем, где на дорогах находятся пробки, прогнозируем время в пути для автомобилей и общественного транспорта.

Команда — это инженеры и специалисты по данным, которые вместе доводят исследовательские модели до надёжного продакшена.

Ищем сильного Python-инженера, который возьмёт на себя инженерное ядро ML-части: пайплайны обучения и инференса, реалтайм-сервинг моделей, работу с большими объёмами данных и оптимизацию по ресурсам.

Почему это интересно?

Настоящий highload. Каждый день мы обрабатываем миллиарды GPS-точек и предсказываем время в пути для миллионов маршрутов.

Реальные результаты. Плоды своей работы можно увидеть прямо в приложении 2ГИС: пробки, маршруты, предсказания времени прибытия транспорта.

Чем предстоит заниматься

- Проектировать, разрабатывать и поддерживать пайплайны обучения и реалтайм-инференса ML-моделей на Python.

- Проектировать и внедрять мониторинг для сервисов команды.

- Участвовать в архитектурных дискуссиях и проектировании ML-решений с ранних стадий, балансировать ML-качество и продакшен-ограничения.

- Работать с техдолгом на уровне архитектуры: упрощать систему, снижать связность, стандартизировать подходы.

- Проводить детальные code review.

Что важно для нас

Обязательно

- От 5 лет коммерческой разработки на Python, значимая часть — в продакшен-системах под реальной нагрузкой.

- Понимание ML-пайплайна: метрики, валидация, обучение/инференс.

- Опыт проектирования архитектуры ML-решений и вывода их в прод с соблюдением требований по латентности, памяти и пропускной способности.

- Уверенная работа с большими объёмами данных: батч- и стрим-обработка, оптимизация производительности и памяти, профилирование.

- Сильные основы: структуры данных, алгоритмы, вычислительная сложность.

- Опыт построения data/ML-пайплайнов, контейнеризация, CI/CD.

- Опыт работы с реляционными СУБД и Kubernetes.

Будет плюсом

- Опыт работы с ML-инфраструктурой: MLflow / ClearML / Model Registry, оркестраторы пайплайнов (Airflow / Prefect / Dagster).

- Опыт с очередями и стриминговой обработкой (Kafka).

- Опыт работы с Hadoop/Spark.

- Опыт работы с геоданными и/или задачами прогнозирования.

- Опыт разработки на C++.

Что мы предлагаем

- Сильная инженерная команда, где можно расти и обмениваться опытом.

- Реальное влияние на архитектуру и технические решения.

- Сложные инженерные задачи на стыке ML, больших данных и реального времени.

- Официальное трудоустройство и полностью белую заработную плату.

- Можно работать удаленно по РФ. Хочешь гибридный формат? У нас есть офисы в Москве, Санкт-Петербурге, два — в Новосибирске.

- ДМС и онлайн-консультации специалистов.

- Поддержку выступлений на конференциях и подготовки публикаций.

- Доступ к внутреннему учебному центру: курсам, тренингам и профессиональной литературе.