ML и аналитика в Яндекс Картах

Чтобы пользователям было удобнее выбирать организации, Карты отображают так называемые Points-of-interests (POI) — иконки с названиями организаций. Самый естественный способ найти организацию на карте — ткнуть в неё пальцем. Мы называем это беззапросным поиском.  Наша команда отвечает за отбор, ранжирование и отображение POI на карте. Мы исследуем сценарии выбора, строим метрики успешности, ранжируем организации, выбираем дополнительную информацию, которая нужна на карте, учимся максимально эффективно использовать ресурс площади карты и внимания пользователя. Для этого мы строим конвейеры офлайн-обработки данных и обучения широкого спектра ML-моделей — на данных пользовательских взаимодействий, офлайн-разметки, на текстах отзывов и собранных фотографиях.

Наша основная цель — собирать как можно больше полезного фидбека про организации от наших пользователей.

Мы генерируем гипотезы про посещения пользователя и конвертируем их в отзывы и фотографии организаций.

Ищем опытного продуктового аналитика с хорошей технической и математической подготовкой. В нашей команде вам предстоит растить сбор UGC:

 — Создавать и улучшать приборы, по которым мы продвигаемся
 — Исследовать воронки конверсий наших процессов и исправлять узкие места
 — Генерировать новые идеи для развития проекта и воплощать их в жизнь

Где попробовать bubble tea? Где взять самую классную пиццу? Куда сходить на свидание? Ежедневно огромное количество людей задаются подобными вопросами. Мы в Яндекс Картах хотим помочь пользователям решить эти задачи с помощью нашего приложения.

На Картах уже больше тысячи подборок мест. Эти подборки собраны либо редакторами, либо умными алгоритмами. Но существуют они пока только на русском языке. Мы хотим адаптировать наш продукт для других стран и языков, и для этого нам нужно практически с нуля реализовать поддержку мультиязычности в подборках как на стороне машинного обучения, так и на стороне бэкенда.