📍 МоскваСанкт-ПетербургМожно удалённо из РФ
Специализация
Data Science / Machine Learning
С 2016 года в Циан живет команда ML. Сейчас в ней 20+ человек (DS, DE, MLOps и др.).
И сейчас нам нужен +1 Senior ML Engineer в команду Десант.
Ребята из команды Десант подключаются к самым разным проектам, но преимущественно занимаются классическим ML.
Технологии/инструменты
PythonSQLApacheNLPPyTorch/TensorFlow
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.
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
Алина Дмитренко Technical Recruiter