Team Lead​​​​​​​ 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 18,7 млн. человек. Растить число пользователей и решать их проблемы помогают уже больше 1000 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 Team Lead 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.

Вакансия идеально подойдёт, если у тебя есть прикладной опыт и подтвержденные успехи в решении задач ранжирования и построения рекомендаций в роли Senior Data Scientist и есть желание начать развиваться в сторону управления небольшой командой.

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.

Основные задачи:

• Построение архитектуры системы управления ликвидностью (формула ранжирования, модели предсказания CTR, система хранения данных о пользователе и об объекте)
• Разработка и внедрение в продакшн моделей машинного обучения для новой системы управления ликвидностью. (рекомендации на главной странице, в карточке и на карте, ранжирование в поиске)
• Совместная работа с продактами, аналитиками и разработчиками для определения приоритетов, постановки гипотез и оценки их влияния на бизнес.
• Управление и развитие команды DS: менторство, обмен экспертизой, постановка задач и код-ревью.
• Участие во внутрикомандных и кросс-командных процессах.

Требования к кандидату:

• 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 (плюс если есть опыт в DL)
• Опыт работы с high-load системами с жесткими требованиями к времени отклика.
• Понимание различных моделей монетизации и механизмов управления ликвидности

• Опыт лидерства в DS-команде: менторство, развитие экспертизы, формирование процессов, код-ревью.
• Опыт взаимодействия с бизнесом: работа с продактами, аналитиками и разработчиками, умение переводить бизнес-цели в технические задачи и обратно.

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;