Job overview
- Location
- Moscow, Moscow, Russia
- Job type
- Full-time
- Work mode
- On-site
- Salary
- Not disclosed
- Category
- IT & Technology
- Posted
- Valid through
At a glance by CareerCola
- Company
- Yandex
- Role
- ML-разработчик в команду алгоритмов логистики Лавки
- Location
- Moscow, Moscow, Russia
- Employment type
- Full-time
- Work mode
- On-site
- Category
- IT & Technology
- Posted
- 24 Sep 2026
- Valid through
- 24 Oct 2026
About the role
Yandex | Location: Москва, Russia | Employment type: FULL_TIME | Posted on CareerCola: 2026-09-24
Official listing: https://yandex.ru/jobs/vacancies/mlrazrabotchik-v-komandu-algoritmov-logistiki-lavki-48926
Description
Description
Мы создаём алгоритмы логистики Яндекс Лавки: планируем маршруты курьеров — решаем, какой курьер какие заказы и в каком порядке повезёт, — и считаем промис: интервал времени доставки, который клиент видит ещё до оформления заказа. ML-часть команды отвечает за модели времени доставки и движения курьера. Наши модели работают на каждом заказе Лавки, и результат виден сразу: промис определяет, сделает ли человек заказ и не расстроится ли, если курьер приедет позже обещанного. Мы сами доводим модели до продакшена, проверяем их в A/B-экспериментах, а решения о развитии продукта принимаем вместе с продакт-менеджерами и аналитиками. Команда небольшая и распределённая — Москва и Ереван, — поэтому у каждого своё направление и большая самостоятельность.Duties
Создание промиса, который растит конверсиюКлиент только собирает корзину, а мы уже должны определить, через какое время заказ будет доставлен: сборка на складе, приготовление горячей еды, заезд в аптеку по пути, доставка в батче вторым или третьим. Раньше задача звучала как «Угадать время как можно точнее». Теперь мы знаем, что обещанное время влияет и на конверсию: большое время ожидания — заказывают реже, маленькое — чаще. Поэтому мы учимся понимать, какое значение показать конкретному клиенту, чтобы он заказал и не был обманут больше чем на несколько минут. Предсказание спроса на ближайшие часы
Чтобы распределять курьеров, нужно знать, сколько заказов придёт через полчаса и через час. Два курьера и четыре заказа: если наплыва не будет — каждому по два; если начинается час пик — одному все четыре, а второго держим под заказы, которых ещё нет. Сейчас такой модели не существует, и её предстоит построить по историческим данным для каждого склада. Определение ценности склада и распределение курьеров
Из прогноза спроса вырастает следующая задача: оценивать, насколько выгодно назначать курьеров сейчас с учётом будущих заказов. Здесь мы планируем пробовать подходы из reinforcement learning — например, определять функцию ценности состояния склада, чтобы планировщик маршрутов принимал более точные решения. Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend
Qualifications
* Работали с CatBoost или похожими библиотеками бустинга — это основной инструмент наших моделей * Уверенно владеете классическим ML — это градиентный бустинг, работа с признаками, метрики качества. Глубокое обучение и LLM в наших задачах не используются * Пишете на Python: на нём у нас обучение моделей, эксперименты и вспомогательные скрипты * Не боитесь читать C++: сервисы, в которых работают модели, написаны на нём. Писать на C++ много не придётся, но понимать чужой код важно * Умеете доводить модель до продакшена и проверять эффект: A/B-эксперименты, метрики, выводы для продуктаAdditional requirements
* Работали с прогнозированием временных рядов или спроса * Сталкивались с задачами логистики, геоданными или маршрутизацией * Интересуетесь reinforcement learning: в перспективе мы планируем применять эти методы для оценки ценности склада и распределения курьеров
About Yandex
Related jobs
Data and Analytics Architect
Tata Consultancy Services
Salary Not disclosed
Solution Architect Role: Data and Analytics Architect Exp: 10 to 20 years Location: Pan India Responsibility: Data & Analytics Architects pursuits by...
- Analytics
- Google Analytics
- Presales
- Architect
SDET Automation Testing
Tata Consultancy Services
Salary Not disclosed
Engineer 4–8 years of experience in Software Testing with at least 4+ years in automation. · Strong hands-on expertise in Selenium WebDriver with Java...
- Automation Testing
- SDET
Salesforce Architect
Tata Consultancy Services
Salary Not disclosed
Lead Job Description Salesforce Architect Client | 10+ Years Experience | Role Overview We are looking for a hands-on Salesforce Architect with deep...
- Architect
- Salesforce(SFDC)
- Salesforce
PySpark Developer
Tata Consultancy Services
Salary Not disclosed
PySpark Developer Experience: 3-7 Years Location: PAN India Key Skills Strong experience in PySpark, Apache Spark, Python, and SQL. Expertise in building...
- Linux
- Unix
- Python
- PySpark
SAP RE-FX
Capgemini
Salary Not disclosed
Locations: Pune, Bangalore, Bengaluru, Mumbai, India. Choosing Capgemini means choosing a company where you will be empowered to shape your career in the...
- SAP RE-FX
- SAP FI
- SAP FI-AA
- Lease Management
SAP ABAP EWM Consultant
Capgemini
Salary Not disclosed
Locations: Bangalore, Bengaluru, Mumbai, Pune, India. Choosing Capgemini means choosing a company where you will be empowered to shape your career in the...
- SAP ABAP
- SAP EWM
- S/4HANA
- OO ABAP