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 20 млн. человек. Растить число пользователей и решать их проблемы помогают уже больше 1300 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 Middle 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.
Наш стек:
- Python (Numpy, SciPy, Pandas, sklearn, PyTorch, LightFM, RecFormer).
- Экосистема Hadoop (PySpark, Hive, Kafka)
- Airflow
Задачи:
- Развивать персональные рекомендации и алгоритмы ранжирования
- Экспериментировать с единой формулой ранжирования/рекомендаций, балансирующей между персонализацией и монетизацией
- Разрабатывать модели машинного обучения для системы управления ликвидностью.
Требования к кандидату:
- Опыт работы от 3х лет
- 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.
- Понимание различных моделей монетизации и механизмов управления ликвидности.
- Прикладной опыт и подтвержденные успехи в решении задач ранжирования и построения рекомендаций
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;