Data Scientist в команду Посуточно
Описание
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 Data Scientist в команду Посуточно. Команда создаёт удобный и технологичный сервис для посуточной аренды жилья — прозрачный, быстрый и надежный как для гостей, так и для владельцев объектов.На данный момент количество объектов у нас измеряется сотнями тысяч, количество бронирований в день тысячами и мы постоянно растем. Наш стек: Python (Numpy, SciPy, Pandas, sklearn, PyTorch, LightFM, RecFormer). Экосистема Hadoop (PySpark, Hive, Kafka) Airflow Задачи: Развитие алгоритмов ранжирования и рекомендаций для контента вертикали Посутка Построение и развитие моделей улучшения качества контента Исследование возможностей внедрения ML и AI в команде Вместе с продуктовым руководителем вертикали формировать планы и отвечать за результат работы ML моделей 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; Ждём тебя в команде!