Напиши текст вакансии для должности "Senior Machine Learning Engineer (Marketplace Efficiency)". Название компании: "Borzo". Расположение: Москва. График работы: Гибкий график. Опыт работы: От 3 до 6 лет. Ключевые навыки: 'Python', 'SQL', 'Git', 'Clickhouse', 'AWS S3', 'Airflow', 'OSRM', 'K8s'

Borzo Delivery (ex Dostavista global) - одна из самых быстрорастущих и технологически продвинутых компаний на рынке внутригородской доставки день в день. Наша платформа по доставке оперирует в 10 странах по всему миру, предоставляя качественный сервис бизнесам и индивидуальным клиентам, при этом обеспечивая миллионы рабочих мест. Мы ищем опытного разработчика машинного обучения, который в составе группы Marketplace Efficiency поможет разработать алгоритмическое ядро курьерской платформы с целью понижения себестоимости заказа и обеспечения строгого соблюдения SLA в каждом продукте. В задачи группы входит:   Разработка систем назначения курьеров на заказы и составления оптимальных маршрутов для курьеров;   Разработка стратегий базового и динамического ценообразования, системы динамического открытия и закрытия формы заказа в продуктах, планирование расписания курьеров;   Улучшение качества прогнозов времени в пути и алгоритмов построения кратчайших маршрутов между точками;   Построение платформы А/B-тестирования для оптимизации процесса проведения экспериментов в компании;   Основные обязанности Senior Machine Learning Engineer&#39;a:   Прототипирование систем на основе алгоритмов оптимизации и алгоритмов машинного обучения;   Разработка архитектуры алгоритмических сервисов, выведение их в production;   Разработка инструментов по упрощению модификации и мониторинга алгоритмических систем;   Разработка улучшений к платформе A/B-тестирования;   Требования:   Опыт разработки на Python, знание основных алгоритмов и структур данных;   Опыт разработки на одном из следующих языков (С++/Go/Java) или подобных;   Опыт работы с базами данных, знание SQL;   Опыт выведения ML-решений в production;   Опыт работы с технологиями контейнеризации (Docker and Kubernetes);   Опыт работы с инструментами оркестрации (Airflow, Prefect, etc.);   Умение работать в команде;   Будет плюсом:   Опыт разработки highload сервисов с использованием технологий машинного обучения;   Знание математической статистики и теории вероятности;   Знание классических алгоритмов машинного обучения;   Знание алгоритмов математической оптимизации;   Опыт работы с геоданными или картографическими сервисами;   Владение английским языком на продвинутом уровне;   Наш стек:   Python, Git, MySQL, Clickhouse, AWS S3, Airflow, OSRM, K8s   Что мы предлагаем:   Дружеская и открытая атмосфера, где приветствуется инициативность и поощряется нестандартный подход;   Гибкий формат работы и гибкий график: полная удаленка или комбинированный формат работы по желанию;   Стабильный и прозрачный доход с годовой индексацией;   Личностное развитие и рост: корпоративная электронная библиотека, оплата курсов, тренингов, конференций;