ML Engineer

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 20 млн. человек. Растить число пользователей и решать их проблемы помогают уже больше 1300 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 Middle+ ML Engineer в команду Вторички. Команда "Вторичный рынок недвижимости" отвечает за все, что касается вторички на рынке жилья. Большим core-функционалом команды является модель поиска дублей объявлений, на основе которых мы строим другие продукты для отделов продаж, модерации, сайта и тд.

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, которые нужно будет решать:

• Предсказание оттока клиентов;

• Развитие модели поиска дубликатов объявлениий;

• Предсказание охвата объявлений;

• Разработка и внедрение в продакшн моделей машинного обучения;

• Участие во внутрикомандных процессах;

• Коммуникация с продуктовыми заказчиками, а также с техническими командами;

Требования к кандидату:

• Опыт: От 4х лет релевантного опыта на позиции DS в продуктовой компании. Опыт доведения ML-моделей до продакшена и оценки влияния на бизнес от внедрения

• Образование: МФТИ, МГУ (желательно Мехмат, ВМК), ВШЭ, ИТМО, Бауманка, НГУ и др.

• Python: пишет легко читаемый и поддерживаемый код;

• SQL: продвинутый уровень – оконные функции, оптимизация запросов;

• Apache стек: HDFS / Kafka / Spark;

• ML: классический - бустинги, линейные модели;

• Базовые знания в NLP: трансформеры, tf-idf;

• Базовые знания CV: классификация, детекция, сегментация;

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;