Больше 20 лет мы в Циан 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.
У нас большая команда ML – 20+ человек. Это и сайнтисты и дата инженеры и своя MLOps платформа. Сейчас мы ищем +1 Senior Data Scientist / Математика в направление Монетизации.
Проекты:
- Построение и внедрение алгоритмов динамического оптимального ценообразования разовых приобретений платных инструментов продвижения
- Построение и внедрение алгоритмов динамического оптимального ценообразования размещения объявлений
Задачи:
- Разработка и внедрение в продакшн моделей машинного обучения для автоматизации и оптимизации процессов компании
- Участие во внутрикомандных процессах
- Координация работы команды
- Развитие процессов MLOps в компании
- Проведение экспериментов сравнения нескольких подходов к динамическому ценообразованию
- Презентация результатов продуктовой команде
Два слова о том, что у нас уже есть:
В середине мая мы запускаем в прод первую версию алгоритма (пока на нескольких регионах). Суть модели – восстановление распределения плотности вероятности спроса на наши продукты в зависимости от цены (некоторая аналогия Байесовского вывода) и семплирование Томпсона для выбора оптимальных цен для каждого продукта.
Если эти слова для тебя не пустой звук, нам уже точно будет о чём поговорить :)
Стек:
- Пишем преимущественно на python (numpy, scipy, pandas, sklearn, keras, pytorch);
- Активно пользуем экосистему Hadoop (pyspark, phoenix/hbase, hive, kafka), у нас свой кластер;
- Вычислительные ресурсы для разработки: в том числе машины;
- Airflow для шедулинга тасок;
- Для технических метрик - Grafana, для бизнес метрик - Superset.
Мы видим на этой позиции человека, который:
- имеет высшее образование. Первый приоритет: МФТИ, Сколтех, МГУ (Мехмат, ВМК), ВШЭ, СПБГУ (ИТМО, Мехмат);
- имеет >= 3 лет опыта. Обязателен опыт доведения ML моделей до продакшена и оценки влияния на бизнес от внедрения;
- имеет опыт разработки алгоритмов оптимизации любых бизнес метрик;
- На этой позиции важно уметь изучать литературу (в основном на английском), планировать эксперименты в условиях, когда провести А/Б тест невозможно;
- умеет трезво оценивать свою сферу компетенций и быть открытым к новым знаниям и мнениям экспертов;
- пишет легко читаемый и поддерживаемый код на Python;
- имеет продвинутый уровень в SQL: оконные функции, оптимизация запросов;
- имеет опыт в Apache стеке: HDFS / Kafka / Spark;
- умеет хорошо построить валидацию, проверить результаты и отвалидировать бизнес-смысл.
Что мы предлагаем:
- Удалённую 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.
