Data Scientist Middle/ Middle+ (Модерации)

Вакансия № 36796599 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: график: 5/2 (рабочих часов: 8).

Зарплата: по результату собеседования.

Примерное место работы: Россия, Москва.

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 36796599 добавлено в базу данных: Вторник, 11 февраля 2025 года.

Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Воскресенье, 16 марта 2025 года.

☑ Статистика предложения работы № 36796599:

Прочитано соискателями - 2 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 Middle Data Scientist в команду Модерации. Команда отвечает за качество контента на площадке и делает так, чтобы пользователи видели только актуальные и настоящие объявления. Для эффективной борьбы с множеством нарушений коллеги разрабатывают инструменты, которые обрабатывают миллионы изображений, звонков, чатов и кликов пользователей.

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 — Superset/FineBI.

Основные задачи, которые нужно будет решать:

Разработка моделей машинного обучения, направленных на борьбу с нарушениями правил площадки и недобросовесными пользователями (формализация и постановки задачи, сбор данных, обучение, онлайн/оффлайн оценка качества, мониторинг)
Внедрение своих ML-моделей в продакшн: написание микросервисов и Airflow DAG’ов
Коммуникация с продуктом и разработкой

Примеры задач в обозримом будущем:

Развитие моделей обнаружения подозрительных объявлений в Посутке по ходу жизненного цикла объявления
Построение моделей оценки качества коммуникаций риелторов в чатах и во время звонков
Автомодерация отзывов на объявления и агентов

Требования к кандидату:

Опыт: Не менее 2х лет релевантного опыта на позиции DS в продуктовой компании. Опыт доведения ML-моделей до продакшена и оценки влияния на бизнес от внедрения
Python: навык писать легко читаемый и поддерживаемый код, опыт выкатки сервисов в продакшн
Классический ML: бустинги, ApproxNN
Deep learning: опыт обучения CV/NLP моделек на PyTorch (хотя бы в рамках учебных курсов)
SQL: оконные функции, оптимизация запросов
Желателен опыт с Apache стеком: HDFS/Kafka/Spark/Airflow

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;