Data Scientist (Trust&Safety)

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 1000 человек.

О команде:

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 Middle Data Scientist в команду Trust&Safety. Команда отвечает за качество контента на площадке и делает так, чтобы пользователи видели только актуальные и настоящие объявления. Для эффективной борьбы с множеством нарушений коллеги разрабатывают инструменты, которые обрабатывают миллионы изображений, звонков, чатов и кликов пользователей.

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 — Superset/FineBI.

Основные задачи, которые нужно будет решать:

• Разработка моделей машинного обучения, направленных на борьбу с нарушениями правил площадки и недобросовестными пользователями (формализация и постановка задачи, сбор данных, обучение, онлайн/оффлайн оценка качества, мониторинг).

• Внедрение своих ML-моделей в продакшн: написание микросервисов и Airflow DAG’ов.

• Коммуникация с продуктом и разработкой.

Требования к кандидату:

• Опыт: от 3 лет релевантного опыта на позиции DS в продуктовой компании. Опыт доведения ML-моделей до продакшена и оценки влияния на бизнес от внедрения.

• Python: навык писать легко читаемый и поддерживаемый код, опыт выкатки сервисов в продакшн.

• Классический ML: бустинги, ApproxNN.

• SQL: оконные функции, оптимизация запросов.

• Желателен опыт с Apache-стеком: HDFS/Kafka/Spark/Airflow
  Будет плюсом опыт с DL: опыт обучения CV/NLP-моделек на PyTorch.

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 велопарковки.

• 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.