ML-engineer (ranking and recs)

Вакансия № 27485611 в населенном пункте (городе) Москва, Россия от компании "Циан" на сайте Электронный Центр Занятости Населения (ЦЗН) Москвы.

✷ Смотрите другие предложения работы от компании Циан.

Уважаемый соискатель вакансий, Вы можете перейти на сайт прямого работодателя "Циан" для ознакомления с информацией о компании (фирме, организации, ИП). Смотрите Веб-сайт "Циан" - http://cian.ru

Логотип (торговая марка, бренд, эмблема, внешний вид здания или внутренний интерьер офиса):

Организация работает в следующих сферах деятельности: Информационные технологии, системная интеграция, интернет; .

Репутация компании "Циан" в отзывах работников:

Читайте свежие отзывы сотрудников об этой организации на этом сайте.

Оставить мнение об этом работодателе без регистрации бесплатно на этом сайте.

Обязательное требование к опыту работы искомого сотрудника: 3–6 лет.

График работы: удаленная работа.

Тип занятости: полная занятость.

Вакансия № 27485611 добавлена в базу данных: Четверг, 28 августа 2025 года.

Дата обновления этого объявления: Пятница, 26 сентября 2025 года.

Вакансия № 27485611 прочитана - 120 раз(а) Отправлено откликов - 0 раз(а)

Работодатель предложит заработную плату по результатам собеседования с соискателем работы.

Привет! Я Ира, рекрутер компании Циан, крупнейшего в России сервиса для поиска недвижимости.

У нас большая команда ML - 20+ человек. Это и сайнтисты и дата инженеры и своя MLOps платформа.

• Команда разделена на продуктовые стримы. Т.е. мы формируем самодостаточные команды (разработчики, аналитики, ML-инженеры) для решения задач бизнес-направления. С процессами интеграции моделей в продакшн на помогает команда МЛОпс платформы. Многое, что связано с деплоем моделей уже автоматизировано.

И сейчас нам нужен +1 ML-инженер в команду Ранжирования и рекомендаций. Команда пилит рекомендательные системы на сайте и в приложении. Наши модели уже на довольно высоком уровне. Но мы не останавливаемся и постоянно делаем из хорошего лучшее :)

Проекты

• Построение моделей ранжирования с учетом монетизации объявлений
• Развитие моделей персональных рекомендаций
• Построение моделей склонности пользователя к использованию конкретных сервисов

Задачи

• Разработка и внедрение в продакшн моделей машинного обучения для улучшения пользовательского опыта
• Участие во внутрикомандных процессах.
• Коммуникация как с бизнес заказчиком так и с data-scientist-ами;
• периодически - проведение а/б экспериментов

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;
• Luigi + самописные дополнения к Luigi для шедулинга тасок;
• Для технических метрик - Grafana, для бизнес метрик - Superset;

Мы видим на этой позиции человека, который

• 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;
• имеет опыт в ранжировании и рекомендациях, выводил модели в прод
• 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 код в продакшн, желательно over / near - realtime.

Что мы предлагаем

• Технический рост. У нас есть успешные примеры роста с инженерной точки зрения (разработка, архитектура приложений и сервисов), а так же с точки зрения МЛ: 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;
• Плюшки: ДМС с первого дня (стоматология, госпитализация, полис ВЗР), ежегодная компенсация спорта, 5 day off в год, помимо основного отпуска.

?? Нестрашно, если вы за границей: мы полностью распределенная компания и работаем из разных стран. Если вас не пугает разница во времени, можете работать из любой точки мира.

EXTRA

• Про 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.

• Этапы интервью
  1. Общее знакомство по телефону с рекрутером минут на 15-20.
  2. Технические интервью с Тимлидом на 1.5 часа.
  3. Финал совместно с Head of ML, HR BP. Для нас очень важно взять в команду человека, с котором мы будем сходиться в ценностях.

• О 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 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.

Разместить Ваше резюме сейчас ...

Связаться с автором объявления № 27485611 с предложением работы, размещённого на этой странице:

☎ Показать контактный телефон для связи ...

✉ Показать электронный адрес для связи ...

Написать в компанию ...

✉ Отправить резюме в организацию ...

☎ Позвонить работодателю ...