Senior Data Scientist (NLP/LLM)

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 1300 человек.

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 Senior Data Scientist в команду “Поиск 3.0”

Команда "Поиск 3.0" занимается развитием AI-продуктов Циан: улучшает текстовый поиск, чтобы пользователи находили идеальные варианты быстрее, и развивает Циан-помощника, делая его умнее и полезнее.

Мы используем современные NLP-модели (включая LLM), оптимизируем работу с карточками объектов и внедряем ИИ-решения, которые помогают тысячам пользователей каждый день.

Сейчас мы активно работаем над тем, чтобы AI играл ключевую роль в процессе поиска недвижимости, чтобы сделать его по-настоящему умным и удобным.

Стек:

• Пишем преимущественно на Python (Transformers, PyTorch, Numpy, Pandas, Sklearn, CatBoost).

• 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 — FineBI.

Основные задачи:

• NLP задачи как в виде обучения моделей, так и в виде разработки вспомогательных сущностей на python.

• Решение задач машинного обучения и написания кода для нагруженных сервисов на Python.

• Развитие текстовой строки новых AI механик на Циан. Одна из целей команды - под ключ закрыть потребность общаться с человеком.

• Промпт тюнинг LLM с использованием API и внутренних сетей и fine tuning своих LLM

Требования к кандидату:

• Образование: МФТИ, МГУ (желательно Мехмат, ВМК), ВШЭ, ИТМО, Бауманка, НГУ и др.

• Python: пишет легко читаемый и поддерживаемый код

• SQL запросы на продвинутом уровне — оконные функции, оптимизация запросов

• Знаком с Apache стек: HDFS/Kafka/Spark (DF API)

• Опыт разработки NLP моделей: от tfidf до llm ( работа с pytorch, transformers)

• Опыт в DL: обучение/дообучение собственных глубоких нейросетей

• Классический ML: бустинги, линейные модели.

• Имеет базовые знания CV: классификация, детекция, сегментация.

• Понимает ценность MLOps, и ценность переиспользования уже готовых решений внутри компании.

• Имеет кругозор или непосредственный опыт в реализации проектов для C и B пользователей.

• Способен самостоятельно коммуницировать с заказчиками и смежниками.

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;