Циан — публичная IT-компания, крупнейший в России сервис для поиска недвижимости, входит в мировой топ-10.
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.
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.
Мы ищем Senior Data Scientist в команду Search & Recommendation.
Команда отвечает за:
-
Разработку и улучшение алгоритмов ранжирования и рекомендаций
-
Создание и развитие единой системы управления ликвидностью, которая оптимизирует баланс между пользовательскими метриками и монетизацией для всех вертикалей.
Вакансия идеально подойдёт, если у тебя есть прикладной опыт и подтвержденные успехи в решении задач ранжирования и построения рекомендаций, а также желание погружаться в сложные задачи и делать поиск для пользователей максимально удобным и релевантным.
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 — FineBI.
Основные задачи:
-
Построение архитектуры системы управления ликвидностью (система хранения данных о пользователе и об объекте, формула ранжирования, модели предсказания CTR)
-
Разработка и внедрение в продакшн моделей машинного обучения (в первую очередь модели предсказания CTR) для новой системы управления ликвидностью.
-
Расширение экспертизы коллег DS, менторство
-
Участие во внутрикомандных процессах.
Требования к кандидату:
-
Опыт доведения ML моделей до продакшена и оценки влияния на бизнес от внедрения.
-
Опыт построения ML-моделей для персонального ранжирования, рекомендаций и предсказания CTR
-
Опыт использования технологий для работы с большими данными и распределенными системами (Hadoop, Spark, S3).
-
Знание ML-алгоритмов и применение их на практике.
-
Владение python и основными ML-фреймворками (плюс если есть опыт в DL)
-
Опыт внедрения многокритериальных оптимизационных моделей для балансировки интересов нескольких направлений B2B/B2C
-
Опыт работы с high-load системами с жесткими требованиями к времени отклика.
-
Понимание различных моделей монетизации и механизмов управления ликвидности
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; В команде настроены процессы перфоманс ревью, регулярного обмена опытом, выделяем время на исследовательскую работу.
-
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;
