Мы строим горизонтальный маркетплейс услуг, где можно найти специалиста в любой области. В работе над сервисом используем в том числе machine learning. Например, для прогнозирования поведения пользователей. У нас есть команды аналитиков и BI, но сейчас задачами data science занимаются разработчики отдельных команд, а полноценного отдела не существует.

Год назад мы привлекли эксперта по DS и с его помощью закрыли несколько крупных задач. Теперь мы уверены, что есть целый пласт проблем, которые нельзя решить без DS. Поэтому ищем человека, который оценит количество и сложность задач, а потом соберёт команду DS для их выполнения.

Просто разбираться в machine learning — недостаточно. Мы ищем синьора или бодрого мидла, которому интересно решать именно задачи бизнеса. Наша цель — не создание алгоритмов ради алгоритмов, а решение конкретных проблем пользователей.

Актуальные задачи

• Предсказание вероятности закрытия заказа.
• Оценка привлекательности заказа для специалистов.
• Классификация причин отказа клиента и специалиста.
• Предсказание стоимости заказа для специалистов и потребности в скидке.
• Борьба с мошенничеством в онлайне и в офлайне.
• Модель интересов клиента и специалиста: конверсия сессии, время до следующей сессии, отток.
• Работа с нетипичными заказами и клиентами.

Зачем тебе к нам

• У нас полно задач-головоломок мирового уровня, ответы на которые пытаются найти многие компании. Мы хотим сделать это с помощью DS-инструментов. Например, предсказывать цену любой услуги с вероятностью в 80%. Это глобальная, многоступенчатая задача, которую пока никто не решил.
• У нас всегда есть что анализировать. За 14 лет мы собрали более 22 терабайт информации. В сервисе зафиксированы все шаги клиентов и специалистов по каждому заказу. За последние шесть месяцев наша база данных увеличилась на 1,6 Тб.
• Мы будем много инвестировать в развитие DS-команды в компании, потому что уверены: без machine learning не решить задачи продукта. Готовы приглашать экспертов, инвестировать в твоё обучение и участие в конференциях. Люди из нашей команды уже ездили на Machine Learning: Prospects and Applications в 2015 году, NIPS и ICDM в 2016-м, ICML в 2018-м и окончили ШАД.

Мы предлагаем зарплату в диапазоне от 200 до 400 тысяч gross + возможность участвовать в опционной программе компании. Разброс большой, потому что мы готовы взять и мидла, который вырастет в главу отдела, и руководителя топ-уровня.

Задачи на ближайшие шесть-девять месяцев

• Собрать команду Data Science в компании — нанять как минимум одного, а лучше двух специалистов по DS. Ты выберешь, за какие задачи возьмёшься сам, а какие — передашь своим людям.
• Решать прикладные задачи. Использовать для этого готовые модели или предлагать свои. Мы ждём, что твоя команда поучаствует в решении следующих задач:

1. Предсказание привлекательности заказов для специалистов — чтобы этот параметр влиял на ценообразование и помогал увеличить чек на 10–20%.
2. Автоматизация модерации чатов, проверки документов специалистов об образовании — на подлинность и соответствие специальности. Проверка фотографий работ на плагиат.
3. Прогноз загрузки специалистов колл-центра и администраторов в чатах.

• Решать задачи формата RND.

1. Сокращать роль консультантов — анализировать чаты клиентов со специалистами, находить повторяющиеся вопросы и включать их в автоматическое уточнение заказа.
2. Развивать чат-боты. Например, если специалист пишет в поддержку «Завтра не смогу работать. У сына день рождения», бот отвечает: «Зайдите в настройки, выберите календарь и укажите завтрашний день нерабочим. Поздравляю :-)»
3. Бороться с мошенничеством — во время регистрации, в отзывах и так далее.

Как мы сейчас работаем с моделями

Разворачиваем репозиторий: есть машина для обучения и docker-образ. Переучиваем модель, сохраняем её в Git LFS и нажимаем кнопку релиза в Jenkins. Пока у нас нет условий, которые требуют кастомной реализации на C++, поэтому прототипы пишем на PyTorch и на нём же запускаем в проде. У нас есть команды, которые помогут с рутиной. Например, сделать веб-сервер с моделью или настроить деплой. Поддержкой в проде занимаются админы и девопсы.

Готовы выстроить другие процессы, если расскажешь, зачем и как.

Ты нам подходишь, если

• Умеешь писать код production-level на Python и читать код на PHP. Разбираешься в современных NN-фреймворках, можешь рассказать, чем они отличаются и какой тебе привычнее. Уверенно работаешь со стандартными библиотеками и готов разбираться в natural language processing — с обработкой естественного языка связано несколько приоритетных проектов компании.
• Работаешь в Data Science не менее трёх лет. Это может быть коммерческий или научный проект, компьютерная криминалистика. При знакомстве ты сможешь показать вышедшие в прод решения и расскажешь о своём вкладе в результат. Хотя мы и компания технарей, но не всегда въезжаем в сленг DS :-) Будет круто, если ты умеешь понятно рассказывать о сложных решениях.
• Уверенно владеешь MySQL. Способен в короткие сроки понять структуру наших данных. Далее — находить и добывать любую нужную информацию из базы — без помощи аналитиков и разработчиков.
• Ты прагматичен — любишь сложные головоломки, но можешь остановиться, если понимаешь, что их решение не влияет ни на жизнь пользователей, ни на развитие бизнеса.
• Будет плюсом, если ты уже управлял командой из двух и более человек. Можешь рассказать, как рулил процессами и налаживал контакт с коллегами.

ЧТО МЫ ЗА ЭТО ПРЕДЛАГАЕМ

• Высокую белую зарплату.

• Опционы компании эффективным сотрудникам.

• Оплату половины стоимости ДМС, включая стоматологию, с первого дня работы, организацию ежегодного обследования на онкозаболевания.

• Помощь с переездом в Москву и адаптацией в новом городе.

• Комфортный офис на Ходынском поле (10 мин. от ст. м. «ЦСКА» и 5 мин. транспортом от ст. м. «Аэропорт»).

• Ежемесячную компенсацию 15 000 рублей при аренде квартиры или комнаты в 30 минутах ходьбы от офиса с первого дня работы.

• Доступ к электронной библиотеке МИФа и профессиональной литературе.

• Оплату профильных курсов, участия в российских и международных конференциях.

• Корпоративные выезды, хакатоны, митапы, тематические вечеринки и тренинги.

• Компенсацию половины стоимости парковки.

• Оплату половины стоимости абонемента в фитнес-центры рядом с офисом.

• Занятия йогой и боксом в спортзале компании, занятия футболом на стадионе ЦСКА.

• Еженедельный маникюр с частичной оплатой.