Machine Learning Engineer II, Telemetry

Mapbox — провідна платформа реального часу для організацій з використанням даних про місцеположення. Наша унікальна платформа надає організаціям комплексні інструменти для глобальної навігації людей, пакунків та транспортних засобів. З понад 3,9 мільйонами зареєстрованих розробників, Mapbox виділяється своєю гнучкістю, безпекою та дотриманням стандартів конфіденційності. Компанії використовують застосунки, дані, SDK і API Mapbox, щоб створювати індивідуальні, захоплюючі досвіди для своїх клієнтів.

На команді телеметрії Mapbox інновації поєднуються з практичним вирішенням проблем. Ми використовуємо дані телеметрії з наших мобільних SDK, щоб поліпшити точність карт, оптимізувати маршрути, покращити прогнозування передбачуваного часу прибуття (ETA) та краще передбачати затори. Наша робота надає важливі знання про патерни людської мобільності, допомагаючи у розвитку міського планування, логістики та транспорту.

Щодня ми розгортаємо та керуємо конвеєрами, які обробляють, анонімізують та аналізують мільярди точок даних про місцеположення, створюючи унікальні набори даних про трафік та дії людей з урахуванням конфіденційності. Наші послуги приносять користь різноманітним клієнтам, від великих корпорацій та місцевих органів влади до НУО та малих розробників, що прагнуть демократизувати доступ до даних для всіх.

Наша команда світових фахівців з обробки даних, інженерів даних та бекенд інженерів віддана тісній співпраці, взаємному навчанню та використанню геопросторових даних для надання значущих інсайтів.

Читайте, як дані про місцезнаходження стають даними про трафік

Дізнайтеся, як ми відстежуємо вплив COVID на глобальні патерни мобільності

Як наш інженер машинного навчання, ваші внески будуть значущими. Ви будете:

• Проектувати, будувати та підтримувати масштабовані системи виробництва для продуктів Mapbox Traffic та Movement, використовуючи методи машинного навчання, безпосередньо покращуючи точність ETA та передбачаючи затори.
• Використовувати свій досвід у ML, геопросторових даних, графових нейронних мережах (GNN), глибокому навчанні та аналізі тимчасових рядів для підвищення рівня наших послуг та рішень.
• Проектувати, оптимізувати та керувати конвеєрами ML і даних з використанням фреймворків, таких як TensorFlow, PyTorch, Keras та Spark/PySpark.
• Розробляти та впроваджувати моделі ML з акцентом на масштабованість та продуктивність за допомогою інструментів, таких як AWS Sagemaker.
• Створювати автоматизовані інструменти для забезпечення якості ML та дослідження даних для забезпечення максимальної точності та надійності даних.
• Проектувати та будувати безпечні, надійні API для надання даних інсайтів різноманітним клієнтам.
• Співпрацювати з науковцями даних для покращення моделей ідентифікації та прогнозування руху та патернів трафіку.
• Брати участь у ротації на службі підтримки, забезпечуючи безперервну доступність системи для наших користувачів.

Ми