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 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. В команде настроены процессы перфоманс-ревью, регулярного обмена опытом, выделяем время на исследовательскую работу.
Мы ищем Senior Data Scientist в команду SmartSearch, которая будет драйвить развитие поискового стека — от классических моделей поиска и ранжирования до нейронных и мультимодальных решений, доведённых до стабильного highload-продакшена.
Сейчас мы активно работаем над тем, чтобы AI играл ключевую роль в процессе поиска недвижимости, чтобы сделать его по-настоящему умным и удобным.
Стек:
- Пишем преимущественно на Python (Transformers, PyTorch, NumPy, pandas, scikit-learn, CatBoost).
- 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
- Развивать текстовый поиск Циан: query understanding, retrieval, ranking, re-ranking.
- Улучшать качество подсказок и автокомплита.
- Работать с классическими и нейросетевыми моделями поиска: BM25, dense/hybrid retrieval.
- Развивать мультимодальный поиск (текст + изображения + гео).
Требования к кандидату
- 3+ лет опыта работы с NLP/поиском/ранжированием.
- Образование: МФТИ, МГУ (желательно Мехмат, ВМК), ВШЭ, ИТМО, Бауманка, НГУ и др.
- Опыт работы с NLP-задачами: генерация/классификация/NER — от исследований до продакшена.
- Классический ML: бустинги, линейные модели.
- Python: пишет легко читаемый и поддерживаемый код.
- SQL-запросы на продвинутом уровне (оконные функции, оптимизация запросов).
- Способен самостоятельно коммуницировать с заказчиками и смежниками.
Будет плюсом
- Практический опыт работы с векторными БД и ANN-алгоритмами, понимание поисковых движков.
- Работа с мультимодальными представлениями.
- Знаком с Apache-стеком: HDFS/Kafka/Spark (DF API).
- Базовые знания CV: классификация, детекция, сегментация.
- Опыт использования LLM как части поискового пайплайна, а не единственного решения.
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.
