Помогаем Яндекс Такси стать эффективнее для пассажиров и водителей

Яндекс Такси — это высокотехнологичный маркетплейс, который соединяет миллионы водителей и пассажиров

Мы решаем нетривиальные задачи: как в режиме реального времени сбалансировать спрос и предложение, как предсказать всплеск заказов и направить водителей туда, где они нужны, как сделать так, чтобы пассажир получил машину за 5 минут даже в час пик. Это не просто разработка фич — это создание технологий, которые напрямую определяют эффективность и удобство сервиса

Сережа Степанов

В Яндекс Такси восемь лет, семь из них — в роли руководителя

«В работе мне больше всего нравятся сложность, масштаб и разнообразие задач, которые стоят перед моим отделом, степень влияния на бизнес и измеримость результата. Я горжусь своей командой профессионалов, которой по плечу любые вызовы, и каждый день получаю огромное удовольствие от совместной работы»

О нас

Команды в Эффективности отвечают за ключевые функции сервиса: распределение заказов, управление ценами, скидками и бонусами для водителей. Мы разрабатываем алгоритмы, добавляем новые возможности и делаем продукт удобнее.

Наши решения работают не только в России, но и в десятках других стран. Мы адаптируем сервисы под местные особенности: от нестабильного интернета и GPS до отсутствия точных адресов. Создаём механики, которые помогают привлекать водителей в каждом регионе.

А ещё мы работаем не только для Такси, но и для других сервисов Яндекса:

создали платформы скидок для Еды и Лавки и расчёта цен для Доставки,
разработали решение для алгоритмов повышенного спроса в Драйве, Еде и Лавке,
запустили инструмент разметки аудитории для Маркета.

Мы в Эффективности строим технологии, которые помогают сервисам Яндекса расти и развиваться.

команд

человек

Делаем больше 10 тыс. расчетов цен в секунду по более чем 30 критериям

Находим заказы для более чем 5 000 водителей одновременно

Обеспечиваем среднее время подачи такси в России в 5 минут

Решение любой задачи начинается с аналитики: мы ищем проблемные места и выдвигаем гипотезы, как улучшить платформу в целом — например, сократить время ожидания для пассажира или уменьшить холостой пробег водителя.

Команды

Алгоритмы назначения

Создаем алгоритмы назначения водителей на заказы, логика которых зависит от локации, спроса в моменте или конкретного тарифа. Адаптируем алгоритмы под специфику новых рынков, на которые выходит Такси

Наши проекты

Буферное назначение

Технология позволяет накапливать поступающие заказы и назначать водителей сразу для множества пользователей. Такой подход снижает время подачи машины и работает эффективнее, чем поиск водителя на конкретный заказ

Очереди в аэропортах (FIFO)

Водители получают заказы в зависимости от очередности приезда в аэропорт

Тариф «Вместе»

В тарифе для совместных поездок много сложных задач. Например:

понять, какие заказы можно объединить друг с другом
сделать так, чтобы ни один из пассажиров не опоздал по своим делам
корректно рассчитать скидку для обоих пассажиров
назначить подходящего исполнителя на заказ

В случае повышенного спроса можно задействовать и другие алгоритмы.

Саша Борзых

руководитель службы разработки расчета цен и тарифа Вместе

«Начал с разработки ПО для телевизионных приставок. В Такси пришел разработчиком в проводник — систему подбора водителям заказов по пути. Внедрил графовый движок для построения гибкой системы генерации перемещений в зоны повышенного спроса. На позиции технического лидера запустил тариф „Шаттл“ — совместные поездки на минивэнах в странах Центральной Азии»

Ценообразование

Играть

Динамическое ценообразование — то, благодаря чему на Такси можно положиться: машина всегда найдется, даже в час пик и плохую погоду. Мы стремимся создавать алгоритмы так, чтобы они в любой ситуации помогали находить баланс между спросом и реальными возможностями водителей

Наши проекты

Динамическое ценообразование

Коэффициент повышенного спроса отвечает за то, чтобы соблюдался баланс, а количество заказов в системе было адекватно количеству свободных водителей

Прайсинг

Система, которая отвечает за расчёт стоимости поездок. Она быстро и предсказуемо просчитывает тысячи цен для пользователей в секунду. Прайсинг учитывает спрос, тарифы, скидки, промокоды и другие факторы.

Задача со звездочкой, с которой она справляется, — расчет цены поездки в офлайне в приложении Яндекс Про. Это позволяет Такси устойчиво работать даже там, где есть проблемы с покрытием интернета.

Альтофферы

Это технологии, которые позволяют сделать поездки дешевле и удобнее для пользователя. За счет знания контекста — дорожной обстановки, ближайших удобных точек подачи автомобилей, количества водителей в системе — мы предлагаем пользователю альтернативные опции — «альтофферы».

Например, предлагает скидку на поездку, если пользователь согласится немного подождать («идеальные цепочки»). Другой вариант: пассажира высадят до въезда во двор (альтернативные пины точки Б), куда водителю трудно попасть — такая поездка обойдется немного дешевле.

Водительская эффективность

Помогаем водителям такси оптимизировать свое время на линии: предлагаем попутные заказы и даем бонусы за работу там, где водители нужнее всего

Наши проекты

Бонусы водителям

Часть заработанных средств сервис возвращает в рынок, чтобы повысить его эффективность. Например, мы финансово мотивируем водителей в новых странах запуска Такси. А еще выплачиваем им бонусы за то, что они работают в том месте и в то время, где они больше всего нужны

Проводник

Группа сервисов помогает получать попутные заказы в моменты, когда водители едут домой, в аэропорты или в места, где спрос на такси особенно высок

Леша Терентьев

руководитель службы

Кандидат наук, стажировался в Гарварде, был CTO небольших стартапов. В Яндексе вывел локальный проект event sourcing на масштаб нескольких бизнесов

 «Сервисы напрямую связаны с такими компонентами, как назначение водителей, биллинг, цикл заказа, поэтому рассчитаны на очень высокие нагрузки и условия гонок данных»

Инфраструктура

Создаем решения работают в Такси и других бизнесах Яндекса. Наши алгоритмы способны обрабатывать сотни тысяч запросов в секунду с минимальной задержкой и высоким аптаймом

Наши проекты

Инфраструктура назначения

Когда водитель Такси получает заказ, производится множество различных проверок и используется широкий контекст сервисов. Для заведения этой логики в виде скриптов, сбора контекста и эффективного запуска во время назначения заказа существует специальная платформа

Хранилище признаков

Любой новый запуск в Такси не обходится без экспериментов. Для сегментации необходимо иметь множество признаков различных сущностей: машин, водителей, пассажиров, географий и других. Мы создали широкую инфраструктуру для быстрой поставки этих признаков, а также высокодоступные хранилища — для различных вариантов использования, в том числе и ML

Event sourcing

Мультитенантный сервис для обработки событий из внутренней шины данных Яндекса — Logbroker. Сервис производит балковую, параллельную обработку, поддерживает технологии circuit breaker, retry queue, dead letter queue.

Основной тенант обрабатывает сотни тысяч событий в секунду с минимальной задержкой, а общий трафик — гигабайты в секунду.

Стек

backend

data

Разделили монолит на более чем 100 микросервисов
Используем подход DOMA (Domain-Oriented Microservice Architecture) для повышения надежности и упрощения архитектуры
Пишем код на актуальных версиях языков программирования
Работать с плюсами нам помогает Userver — фреймворк для написания асинхронных микросервисов с кодогенерацией

Разделили монолит на более чем 100 микросервисов
Используем подход DOMA (Domain-Oriented Microservice Architecture) для повышения надежности и упрощения архитектуры
Пишем код на актуальных версиях языков программирования
Работать с плюсами нам помогает Userver — фреймворк для написания асинхронных микросервисов с кодогенирацией

Читайте и смотрите
про наши технологии

✍🏻

📹

backend

analytics

Такси

Доставка

Как устроена платформа динамического ценообразования Райдтеха — показываем на практике

Александр Борзых

15/06/2024

backend

событийка

Масштабная событийка на практике: пайплайны, ретраи, DLQ и неочевидные сложности

Алексей Терентьев

25/11/2025

backend

алгоритмы

Как алгоритмы Яндекс Такси распределяют автомобили в городе

26/07/2019

✍🏻

backend

mobile

Такси

От чего зависит ценообразование в Яндекс Такси

15/05/2024

Под капотом
Яндекс Такси

29/06/2018

✍🏻

backend

mobile

Такси

Как мы распределяем заказы между водителями в Яндекс Такси

Роман Лебедев

07/02/2019

✍🏻

backend

Такси

Yandex.Taxi Graph Technologies: The Perfect Search Without Routing API Requests

31/01/2020

Как мы переписали «жадный» механизм назначения, поменяли профиль нагрузки и перестали назначать ближайшего водителя на заказ

09/04/2019

все статьи

Вне проектов

Команда эффективности — это не только постоянные вызовы и крупные проекты, но и люди, которые за ними стоят.

Мы любим свою работу и с удовольствием рассказываем о ней: выступаем на конференциях и митапах, делимся опытом с другими командами Яндекса и исследуем новое