Обязанности:
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. 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 - формулы ранжирования с учетом cpc-аукциона, CTR-модели) Развитие текущих моделей машинного обучения - 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 руководства командой от 3х человек 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;Похожие вакансии