О компании Dwelly
Dwelly — платформа для аренды и управления недвижимостью с поддержкой ИИ, базирующаяся в Великобритании, которая развивается через стратегию объединения, приобретая агентства недвижимости. Компания использует два направления: i) приобретение существующих агентств по аренде, фактически покупая портфели арендодателей с высоко удерживаемыми, повторяющимися доходами, и затем ii) создание первоклассных технологий для автоматизации управления арендаторами, платежами и послерентным обслуживанием недвижимости. Компания бесшовно интегрирует сервисы ИИ для автоматизации всех бизнес-процессов в традиционных агентствах недвижимости, интегрируя их в цифровую платформу аренды с поддержкой технологий всего за два месяца, чтобы радикально улучшить пользовательский опыт и повысить эффективность бизнеса.
Мы — быстрорастущая компания, ориентированная на продукт, поддерживаемая ведущими инвесторами и возглавляемая командой с глубоким опытом в недвижимости, технологиях и операциях.
Краткое описание позиции
Мы ищем Backend-инженера с сильным практическим опытом в области машинного обучения для создания производственных систем, которые извлекают, обогащают, суммируют и структурируют информацию из электронных писем, документов и других неструктурированных данных.
Это не чисто научно-исследовательская или дата-сайенс роль. Это инженерная роль, ориентированная на создание надежных Python-бэкенд сервисов, связанных с обработкой естественного языка (NLP), поиском и рабочими процессами на базе больших языковых моделей (LLM).
Вы будете работать над практическими задачами, такими как извлечение полезной информации из переписки по электронной почте при миграции агентств и суммирование полной истории коммуникаций клиента внутри его профиля Dwelly.
Правильный кандидат комфортно работает с «грязными» реальными данными, переводит прототипы в продакшн, измеряет качество и улучшает системы через оценку и обратную связь.
Что вам предстоит делать
- Создавать системы, которые извлекают структурированные данные из электронных писем, документов и других неструктурированных источников.
- Обогащать мигрированные записи клиентов, арендодателей, арендаторов и объектов недвижимости полезной информацией из истории коммуникаций.
- Разрабатывать решения, которые суммируют полную историю электронной почты клиента и отображают наиболее релевантный контекст внутри Dwelly.
- Создавать производственные NLP / ML-бэкенд сервисы, которые надежно работают с «грязными» реальными данными.
- Улучшать системы поиска и ранжирования, используя подходы, такие как RAG, BM25, эмбеддинги, гибридный поиск и повторное ранжирование.
- Определять метрики качества, наборы данных для оценки и циклы обратной связи для систем извлечения, суммирования и поиска.
- Создавать Python-бэкенд сервисы и API с использованием таких фреймворков, как FastAPI, Django, Flask или аналогичных.
- Интегрировать ML и LLM рабочие процессы в производственные системы с четкой обработкой ошибок, наблюдаемостью и поддерживаемостью.
- Тесно сотрудничать с командами инженерии, продукта и операций для превращения реальных бизнес-проблем в масштабируемые автоматизированные системы.
Что мы ищем
- Сильный опыт разработки бэкенда на Python.
- Опыт работы с API-фреймворками, такими как FastAPI, Django, Flask или аналогичными.
- Опыт работы в продакшене с системами NLP, ML, извлечения информации, поиска, ранжирования или суммирования.
- Умение переводить исследовательские идеи или прототипы в продакшн.
- Глубокое понимание оценки, метрик и измерения качества для ML / LLM систем.
- Практический опыт с системами поиска, такими как RAG, BM25, эмбеддинги, гибридный поиск или повторное ранжирование.
- Комфорт при работе с «грязными», неоднозначными или неполными реальными данными.
- Умение создавать надежные сервисы вокруг ML-рабочих процессов, включая мониторинг, тестирование и обработку сбоев.
- Хорошее понимание ограничений LLM, рисков галлюцинаций и безопасного использования ИИ для пользователей.
- Сильное чувство ответственности и способность работать самостоятельно в неоднозначных продуктовых областях.
Желательные навыки
- Опыт создания AI или LLM агентов.
- Опыт работы с пониманием документов, парсингом электронной почты, извлечением сущностей или обогащением CRM.
- Опыт оценки LLM, управления подсказками/версиями или рабочих процессов с участием человека в цикле.
- Опыт работы с векторными базами данных или инфраструктурой поиска.
- Опыт DevOps или CI/CD для развертывания сервисов с поддержкой ML.
- Опыт тестирования ML-систем на сложных производственных наборах данных.
- Опыт работы с типизированными языками программирования, такими как TypeScript, Java, C#, C++, Kotlin, Scala или аналогичными.
Как выглядит успех
- Полезная информация извлекается из писем и документов с измеримым качеством.
- Истории коммуникаций клиентов суммируются безопасно, понятно и с релевантным контекстом.
- Системы поиска и ранжирования улучшаются со временем через оценку и обратную связь.
- ML и LLM рабочие процессы надежны, наблюдаемы и готовы к продакшену.
- Команды операций и продукта могут доверять результатам и понимать, когда требуется человеческий контроль.
- Неструктурированные данные из приобретённых агентств становятся быстрее и с меньшими затратами ручной работы пригодными для использования внутри Dwelly.
Компенсация и льготы:
- Полностью удалённая работа.
- Конкурентоспособная компенсация, основанная на опыте и вкладе.
- Возможность работать над высокоэффективными системами автоматизации на пересечении бэкенд-инженерии, прикладного ML, данных и реальных операционных процессов.
- Конкурентная зарплата с возможностью получения опционов на акции в зависимости от результатов, признавая исключительный вклад в успех интеграции.
Каково быть частью Dwelly?
Не стесняйтесь ознакомиться с Основными принципами Dwelly. Там описано, во что мы верим, как работаем и принимаем решения.
Мы не предлагаем шикарный офис или статичное рабочее место. Речь идёт о решении одной из самых сложных мировых проблем в крупнейшей потребительской отрасли: жилой аренде.
Более 30% домохозяйств живут в арендованных домах — более 5 миллионов в Великобритании и более 100 миллионов по всей Европе и США. Наша миссия — улучшить этот опыт с помощью технологий, автоматизации и операционного совершенства.
Это о том, чтобы изменить одну из крупнейших и самых устаревших отраслей мира с одной из сильнейших операционных и технических команд в Великобритании и Европе.
Мы усердно работаем и стремимся к чрезвычайно амбициозным результатам. Мы хотим, чтобы люди гордились тем, что они создали, и однажды оглянулись назад, сказав: «Чёрт возьми, это был я, кто это сделал».
Наши принципы
- Одержимость клиентом вместо фокуса на конкуренции
- Страсть к изобретательству
- Операционное совершенство
- Долгосрочное мышление
Подавая заявку на эту позицию, вы даёте согласие на обработку и хранение ваших персональных данных в целях рекрутинга в течение до 365 дней в соответствии с нашей политикой хранения данных и применимыми законами о защите данных.
