Циан — публичная IT-компания, крупнейший в России сервис для поиска недвижимости, входит в мировой топ-10.
Больше 20 лет мы помогаем быстрее решать вопросы с жилой и коммерческой недвижимостью: найти, оценить, купить, снять, продать, сдать и оформить сделку без рисков. Мы делаем сервисы, которые помогают владельцам недвижимости, застройщикам, агентам и обычным людям оптимизировать рутину поиска и продаж.
cian.ru — это большой и сложный продукт, в котором представлено несколько типов недвижимости и типов сделки, а также есть множество сервисов, информационных материалов и собственное медиа.
Ежемесячная аудитория около 18,7 млн. человек. Растить число пользователей и решать их проблемы помогают уже больше 1000 человек.
О команде:
В Циан большая команда ML - DS, DE, своя MLOps-платформа.
Команда разделена на продуктовые стримы. Мы формируем самодостаточные команды (разработчики, аналитики, ML-инженеры) для решения задач бизнес-направления. С процессами интеграции моделей в продакшн нам помогает команда MLOps-платформы. В команде настроены процессы перфоманс ревью, регулярного обмена опытом, выделяем время на исследовательскую работу.
Мы ищем Team Lead Data Scientist - в команду оптимизации прайсинга. Главная задача команды — оптимизация ценообразования платных продуктов Циан (размещение и продвижение объявлений).
Вакансия идеально подойдет, если у тебя есть прикладной опыт и подтвержденные успехи в решении задач оптимизации ценообразования на позиции Senior Data Scientist и есть желание начать развиваться в сторону управления небольшой командой.
Стек:
-
Пишем преимущественно на Python (Numpy, SciPy, Pandas, sklearn, PyTorch).
-
Активно используем экосистему Hadoop (PySpark, Hive, Kafka), у нас свой большой кластер
-
Для автоматизации запусков наших пайплайнов используем Airflow
-
Для технических метрик — Grafana, для бизнес-метрик — Superset/FineBI.
Основные задачи:
-
Оптимизация ценообразования платных продуктов для мелких b-клиентов (динамический прайсинг, бандиты, восстановление кривой спрос/цена)
-
Оптимизация ценообразования платных продуктов для крупных b-клиентов (есть свои тонкости, здесь цены можно менять не так часто, важно по максимуму использовать исторические данные)
-
Дифференциация и углубление тарифной сетки
-
Управление командой из 3х человек
Требования к кандидату:
-
Опыт: Не менее 3х лет релевантного опыта на позиции DS в продуктовой компании. В идеале - опыт оптимизации ценообразования для b-клиентов
-
Очень желательно иметь опыт применения байесовских методов в машинном обучении, Thompson sampling
-
Python: умение писать легко читаемый и поддерживаемый код
-
SQL (оконные функции, оптимизация запросов)
-
Apache стек: HDFS/Kafka/Spark (DF API)
-
Классический ML: бустинги, линейные модели.
Что мы предлагаем:
-
Удаленную работу с возможностью приходить в офис в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске. В офисе – кухни, оборудованные всем необходимым, а также снеки, фрукты, кофе и чай, бесплатная авто и вело парковки;
-
Технический рост. У нас есть успешные примеры роста с точки зрения ML, а также инженерии (разработка, архитектура приложений и сервисов) : есть возможность консультироваться с командой и брать инициативу по реализации крупных и сложных проектов.
-
Рост и развитие: в первые месяцы у каждого сотрудника есть ментор, после появляется личный план развития и возможность прокачивать soft/ hard skills на практике, обучении, конференциях;
-
ДМС с первого рабочего дня (со стоматологией, госпитализацией, страховкой выезжающего за пределы нашей страны);
-
5 day off в год, помимо основного отпуска;
-
Кафетерий льгот Benefactory;
