Data Scientist (Trust&Safety)
Описание
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 постановки 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 3х 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/AirflowБудет 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 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; ДМС с первого рабочего дня (со стоматологией, госпитализацией, страховкой выезжающего за пределы нашей страны); 5 day off в год, помимо основного отпуска; Кафетерий льгот ;