Middle Data Scientist
Циан — это proptech-компания. Наш продукт — это сайт cian.ru и мобильное приложение Циан, где можно найти, сдать, продать недвижимость, провести сделку онлайн, подобрать и оформить ипотеку, а также узнать полезную информацию для принятия решения по любому вопросу, связанному с жильём.
Ежемесячно Циан посещают около 20 млн уникальных пользователей и публикуется 2.2 млн объявлений от собственников и агентств недвижимости.
Как двусторонний маркетплейс Циан также даёт сотням тысяч профессионалов в сфере недвижимости возможность заработать. Собственники сдают свои квартиры. Риелторы помогают людям грамотно провести одну из самых важных сделок в своей жизни. Застройщики предлагают новые жилые комплексы. Короче, если недвижимость, то Циан.
Команды в Циане делятся на вертикали и горизонтали:
- новостройки, вторичная недвижимость, посуточная и направление транзакции — это вертикали, которые фокусируются на конкретных бизнес-сегментах;
- пользовательский опыт, качество, CRM, calltracking — это горизонтали, которые производят сквозные решения для всех структур бизнеса.
Наши процессы и инфраструктура позволяют нам ежедневно релизить проекты на вебе и еженедельно в мобильных приложениях iOS и Android.
Все направления делятся на команды. Предлагаем познакомиться с командой Циан «Вторичный рынок недвижимости» или просто «Вторичкой», которая помогает людям находить квартиры и дома, развивает сервисы для собственников недвижимости, а также отвечает за монетизацию.
Не указан
Не указан
Не указан
Не указана
От
До
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 Data Scientist в команду Вторичка. Команда создает продукты для направления вторички. 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:
- 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;
- DL: PyTorch / TensorFlow;
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;
