Hidden

ML Engineer

Мы в Циан ищем Middle/Middle+ ML Engineer в команду Модерации. Нужно будет строить новые и улучшать существующие ml-модели для борьбы с недостоверным контентом и недобросовестными пользователями

Циан - одна из крупнейших досок объявлений в России. Более 20кк MAU и более 2кк объявлений.

У нас большая команда ML. В команде настроены процессы перфоманс ревью, регулярного обмена опытом, выделяем время на исследовательскую работу.

Наш стек:

• Python (Numpy, SciPy, Pandas, sklearn, PyTorch)
• Экосистема Hadoop (PySpark, Hive, Kafka, S3)
• CI/CD (Airflow, mlflow, Kubernetes)

• Разработка моделей машинного обучения, направленных на борьбу с нарушениями правил площадки и недобросовесными 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

Примеры задач в обозримом будущем:

• Развитие моделей обнаружения подозрительных объявлений в Посутке по ходу жизненного цикла объявления
• Построение моделей оценки качества коммуникаций риелторов в чатах и во время звонков
• Автомодерация отзывов на объявления и агентов

• Опыт: Не менее 2х 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
• Deep learning: опыт обучения CV/NLP моделек на PyTorch (хотя бы в рамках учебных курсов)
• SQL: оконные функции, оптимизация запросов
• Желателен опыт с Apache стеком: HDFS/Kafka/Spark/Airflow

• Вилка - от 300к до 440к гросс, готовы обсуждать.
• Полная удаленка внутри РФ 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.
• ДМС с первого дня (стоматология, госпитализация, полис ВЗР), Кафетерий льгот Benefactory, 5 day off в год, помимо основного отпуска.