Middle Data Scientist (Search & Recommendation)

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;