Senior ML Engineer

О Циан

• 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.
• Ежемесячная аудитория превышает 18,7 млн. уникальных пользователей.
• Офисы компании расположены в Москве, Петербурге и Новосибирске, есть возможность выбрать любой режим посещения или работать вовсе удаленно фулл-тайм.

Про процессы

• У нас уже довольно зрелые процессы. Нет большого количества встреч, пишем чистый код, регулярно проводим демо и ретро по итогам квартала.
• Обмениваемся опытом: проводим внутренние митапы, на которых делимся идеями и советуемся друг с другом.
• Развиваем собственную MLOps платформу, на которой реализуем жизненный цикл моделей в продакшн.
• В команде выстроен процесс грейдирования и постановки личных планов развития.

Проекты

• Разработка и поддержка задач для автоматизации ответов на обращения в клиентскую службу (чат-бот).
• Разработка моделей оттока для клиентов.
• Разработка моделей склейки пользователей между различными площадками.

Стек

• Пишем преимущественно на Python (Numpy, Scipy, Pandas, Sklearn, Keras, PyTorch).
• Активно пользуем экосистему Hadoop (PySpark, Phoenix / HBase, Hive, Kafka), у нас свой кластер.
• Вычислительные ресурсы для разработки: в том числе машины.
• Luigi + самописные дополнения к Luigi для шедулинга тасок.
• Для технических метрик — Grafana, для бизнес-метрик — Superset.

Ожидания

• Пишет легко читаемый и поддерживаемый код на Python.
• Имеет продвинутый уровень в SQL: оконные функции, оптимизация запросов.
• Имеет опыт в Apache стеке: HDFS / Kafka / Spark.
• Может в классический ML: бустинги, линейные модели.
• Имеет базовые знания в NLP: трансформеры, TF-IDF.
• Имеет базовые знания CV: классификация, детекция, сегментация.
• DL: PyTorch / TensorFlow.
• Умеет хорошо построить валидацию, проверить результаты и отвалидировать бизнес-смысл.
• Выводил код в продакшн, желательно over / near — realtime.

Что предлагаем

• Технический рост. У нас есть успешные примеры роста с инженерной точки зрения (разработка, архитектура приложений и сервисов), а так же с точки зрения МЛ: есть возможность консультироваться с командой и брать инициативу по реализации крупных и сложных проектов.
• Удаленную работу.
• 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.
• Плюшки: ДМС с первого дня (стоматология, госпитализация, полис ВЗР), ежегодная компенсация спорта, 5 day off в год, помимо основного отпуска.

Этапы интервью

• Общее знакомство по телефону с рекрутером минут на 15-20.
• Технические интервью с Тимлидом. Два интервью по 1.5 часа: общее интервью на знания в ML, Python, SQL; дизайн-интервью на проектирование реальной системы.
• Финал совместно с Head of ML, HR BP. Для нас очень важно взять в команду человека, с которым мы будем сходиться в ценностях. Не готовы здесь уступать даже в случае кандидатов с подходящими навыками и опытом. Подробнее о ценностях в Циан.
• И, наконец, оффер.

Полезные ссылки

• Habr: ссылка.
• Forbes: ссылка.
• Youtube: ссылка.