Senior Data Scientist

Вакансия № 32707647 от компании Циан на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

✷ Смотрите другие предложения работы от компании Циан.

☑ Основной блок:

Опыт работы: 3–6 лет.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: удаленная работа.

Зарплата: по результату собеседования.

Примерное место работы: Россия, Москва.

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 32707647 добавлено в базу данных: Среда, 19 февраля 2025 года.

Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Понедельник, 17 марта 2025 года.

☑ Статистика предложения работы № 32707647:

Прочитано соискателями - 6 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);

☑ Репутация компании "Циан":

Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!

Оставить своё мнение об этой компании можно тут без регистрации и бесплатно.

☑ Подробности о вакантном месте:

Циан — публичная IT-компания, крупнейший в России сервис для поиска недвижимости, входит в мировой топ-10.

Больше 20 лет мы помогаем быстрее решать вопросы с жилой и коммерческой недвижимостью: найти, оценить, купить, снять, продать, сдать и оформить сделку без рисков. Мы делаем сервисы, которые помогают владельцам недвижимости, застройщикам, агентам и обычным людям оптимизировать рутину поиска и продаж.

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.

О команде:

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. В команде настроены процессы перфоманс ревью, регулярного обмена опытом, выделяем время на исследовательскую работу.

Мы ищем Senior Data Scientist в команду Ранжирования и рекомендаций: новое направление “поиск 3.0”

Сейчас направление фокусируется на развитии интеллектуального помощника для поиска недвижимости, основанного на чат ботах.

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:

Развитие интеллектуального помощника по поиску недвижимости:

Руководство проектами по интеграции готовых решений от OpenAI, Яндекса и др.
Внедрение новых сценариев поиска: text2image модели
Ресерч возможностей opensource LLM моделей
Написание микросервисов с моделями и выкатка их в АБ-эксперименты
Разработка и внедрение в продакшн моделей машинного обучения для улучшения пользовательского опыта

Требования к кандидату:

Образование: МФТИ, МГУ (желательно Мехмат, ВМК), ВШЭ, ИТМО, Бауманка, НГУ и др.
Python: пишет легко читаемый и поддерживаемый код
SQL запросы на продвинутом уровне — оконные функции, оптимизация запросов
Знаком с Apache стек: HDFS/Kafka/Spark (DF API)
Опыт в DL: обучение/дообучение собственных глубоких нейросетей
Опыт разработки NLP моделей: от tfidf до llm
Классический ML: бустинги, линейные модели.
Имеет базовые знания CV: классификация, детекция, сегментация.
Понимает ценность MLOps, и ценность переиспользования уже готовых решений внутри компании.
Имеет кругозор или непосредственный опыт в реализации проектов для C и B пользователей.
Способен самостоятельно коммуницировать с заказчиками и смежниками.

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 Benefactory;