Senior ML Engineer в команду Новостройки
- Role
- Fullstack
- Experience
- Senior
Open to RU only. Set where you work from to check your eligibility.
No BS summary
Мы ищем Senior ML Engineer в команду “Новостройки”, которая создаёт лучший сервис для поиска и покупки квартир в новостройках, помогая покупателям легко находить идеальное жильё, а застройщикам — эффективно продавать свои проекты.
Core skills
Required skills
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 Senior ML Engineer в команду “Новостройки”
, которая создаёт лучший сервис для поиска и покупки квартир в новостройках, помогая покупателям легко находить идеальное жильё, а застройщикам — эффективно продавать свои проекты. Команда развивает удобные цифровые продукты для клиентов, работает с застройщиками над рекламными решениями и постоянно тестирует новые подходы, чтобы оставаться лидерами на рынке.
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.
Какие задачи нужно решать:
- Создание и развитие моделей ранжирования и рекомендаций для performance аукциона по звонкам
- Модели прогноза эффективности продвижения аукциона в зависимости от ставки и тарифа b2b-клиента
- Создание и внедрение скоринговых и uplift-моделей для коммуникаций с пользователями
- Создание DL-моделей для профиля пользователя
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, ранжирование/рекомендации - предпочтительно
- DL: обучение собственных/дообучение глубоких нейронных сетей;
- Способность самостоятельно коммуницировать с заказчиками и смежниками, проактивность;
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;
What you'll do
- Создание и развитие моделей ранжирования и рекомендаций для performance аукциона по звонкам
- Модели прогноза эффективности продвижения аукциона в зависимости от ставки и тарифа b2b-клиента
- Создание и внедрение скоринговых и uplift-моделей для коммуникаций с пользователями
- Создание DL-моделей для профиля пользователя
What they require
- 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, ранжирование/рекомендации - предпочтительно DL: обучение собственных/дообучение глубоких нейронных сетей;
- Способность самостоятельно коммуницировать с заказчиками и смежниками, проактивность;
Benefits
- 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;
Cian.ru
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.