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.
С 2016 года в Циан живет команда ML. Сейчас в ней 23 человека (DS, DE, MLOps и др.). Внутри ML есть три кроссфункциональных стрима:
- Moderation.
- Ranking.
- Platform.
И сейчас нам нужен +1 Senior ML-инженер в команду модерации (антифрода).
Ребята из команды антифрода любым способом пытаются сделать так, чтобы за каждой карточкой объекта стоял реальный объект: анализируют фотографии, описание и многое другое.
Какие роли есть в команде модерации: PM, Product Manager, Tech Lead, ML Dev, Python Dev, C# Dev, DA.
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.
Чем предстоит заниматься
Основная задача ML-инженера — разработка моделей машинного обучения на Python, проектирование архитектуры приложений.
Проекты
- Разработка моделей поиска нарушений в объявлениях на основе данных объявления, картинок и текстов.
- Разработка и поддержка моделей поиска по аудиозаписям.
Кого мы видим на этой позиции
- Пишет легко читаемый и поддерживаемый код на Python, знает способы тестирования и имеет опыт работы с многопоточностью / асинхронщиной.
- Имеет продвинутый уровень в SQL: оконные функции, оптимизация запросов.
- Имеет базовое знание NoSQL: зачем нужно, как работает, таких, как Redis, Mongo и тд.
- 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 Over / Near Realtime код в продакшн.
Что 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.
- 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 часу: 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 котором мы будем сходиться в ценностях. Не готовы здесь уступать даже в случае кандидатов с подходящими навыками и опытом. Подробнее о ценностях в Циан.
- По итогам финала попросим несколько референсов. Обычно нам достаточно пары контактов с текущего или прошлого места работы (однозначно, звоним только с согласия кандидата, никаких сюрпризов). Гибко подходим к этому этапу.
- И, наконец, оффер.
Полезные ссылки
