компания "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 около 18,7 млн. человек. о команде 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 задачи 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. стек пишем преимущественно на python (numpy, scipy, pandas, sklearn, keras, pytorch), у de есть немного задач на scala/java; активно пользуем экосистему hadoop (spark и pyspark, phoenix/hbase, hive, kafka), у нас свой кластер; несколько активных джобов на spark streaming; два сервака с gpu; luigi + самописные дополнения к luigi для шедулинга тасок; для технических метрик - grafana, для бизнес метрик - superset; микросервисы на tornado. мы видим на этой позиции человека, который 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 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; 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.
Адрес
Санкт-Петербург