[Разработка веб-сайтов, Машинное обучение, Карьера в IT-индустрии, IT-компании] Как мы в ПИК-Брокер оцениваем квартиры через «цифру»
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Привет, Хабр! Мы — ПИК-Брокер — технологический стартап, задача которого — максимально объективно оценить квартиру с помощью цифрового алгоритма с использованием machine learning. Чтобы расти и совершенствовать машинную оценку квартир, нам нужно больше IT-специалистов. Наши задачи сложны, но интересны, и находятся на пике современной работы с машинным обучением.
Ниже мы расскажем, как устроен департамент разработки в ПИК-Брокер, чем он занимается, с какой продуктовой сложностью мы работаем и что ждёт того, кто придёт решить наши увлекательные задачи вместе с нами. А самое интересное — с экспертизой какого рода мы работаем и как это отражается на наших продуктах.
Какие задачи перед нами стоят
Цена каждой квартиры формируется рынком. Для грамотной оценки нужно сравнить все максимально похожие квартиры на этом рынке.
Мы делаем так, что за большинство решений отвечают технологии, а не люди. Один специалист может оценить стоимость квартиры в 7 миллионов, другой — в 7 с половиной. Ведь каждый человек подвержен влиянию субъективных суждений — о ремонте, «благополучии» района, и т.д. Мы в своей работе стремимся оцифровать эти факторы, очень ценим автоматизацию и стремимся к инженерному подходу во всём.
Мы создаём алгоритм, который может на основании разных параметров (год постройки, количество комнат, этаж, этажность дома, площадь, материал постройки, расположение, и ещё множество факторов) дать оценку квартиры. (А прямо сейчас мы работаем над AI-алгоритмом, который сможет оценить уровень ремонта!)
Наши основные сервисы — выкуп квартир, трейд-ин и услуги по продаже недвижимости, поэтому релевантная оценка стоимости каждой квартиры — ключевой элемент работы компании. За точность этой оценки мы ручаемся кошельком, — ведь мы сами выкупаем квартиры. Если алгоритм ошибется и мы купим квартиру по завышенной цене, то просто не сможем её перепродать. И наоборот — если наша оценка квартиры клиента окажется слишком низкой, с нами не захотят сотрудничать.
Какие технологии мы используем
Наш продукт написан с нуля. Мы старались сделать его гибким и быстрым, учитывали лишь собственные потребности: конкретные кейсы оценки недвижимости, важные переменные и факторы, важные для корректной оценки недвижимости. Нам было важно не натыкаться на чужие ошибки и не тратить время на рефакторинги. Поэтому у нас очень мало сервисов, которые нужно поддерживать.
Фреймворки и библиотеки, которые мы используем, зависят от проекта и задачи. В основном:
- Gitlab, Docker
- K8s, Postgres
- Kafka, React
- Typescript, Python
- Flask, PHP 7.4 и Symfony (последней версии)
Мы стремимся к микросервисной архитектуре проектов: завязываем все на шинах данных и совмещаем шины данных с обычными REST-API. И само собой, стараемся при проектировании руководствоваться здравым смыслом.
Для тестирования кода мы пишем Unit-тесты, интеграционные (где имеет смысл). Также у нас есть отдел QA, который в основном занимается мануальным тестированием, но потихоньку начинаем писать и автотесты.
Как и в любом стартапе, мы не любим уделять много времени документации и ведению баз данных. В основном это wiki + readme в gitlab, и некоторые общие документы в notion + slack.
Как у нас принимают решения
Мы работаем в системе совокупности зрелых команд. Такая команда понимает цели, которые перед ней ставит бизнес, разделяет эти цели и достигает их самостоятельно. Работа IT в ПИК-Брокер опирается на гибкие методологии (совмещаем Agile, Scrum и здравый смысл). Если команда видит неоптимальный или плохо организованный процесс и хочет его изменить, она меняет его без бюрократических помех и долгих согласований.
У нас интересный проект — есть продуктовая сложность, связанная с доменными данными недвижимости. Мы постоянно проверяем гипотезы, у нас нет понятных финальных требований и целей, в процессе появляются новые.
В конце концов, мы реализуем машинное обучение. Это требует участия и ответственного подхода от каждого члена команды, поэтому любой разработчик может высказать свое мнение, предложить идею, привести аргументацию, и он точно будет услышан.
Как устроена работа в команде
Мы работаем несколькими командами — от 3 до 7 человек. Каждая команда разрабатывает свой участок проекта и контролирует уже сделанное. В каждую команду обязательно входят продуктовый менеджер и технический лидер. QA и DevOps горизонтально распределены по компании, они участвуют во всех проектах.
Команды стабильны, но изредка могут меняться. К примеру, если группы работали на временном проекте, и он закончился. Или проект переходит в состояние поддержки, и большая команда ему уже не нужна. Бывает, люди по собственной инициативе меняют направление, мы это поддерживаем.
Например, недавно системный администратор захотел перейти в команду DevOps, мы прособеседовали его и поняли, что по скиллам он подходит на должность. Посмотрели на результаты в течение 3 месяцев, дали команде дополнительное обучение, и увидели, что он значительно усилил эту команду.
Как и полагается современной технологичной компании, наши сотрудники работают в гибком графике и в большинстве случаев удаленно.
В компании есть правило: каждый сотрудник должен быть на связи в определенные часы, чтобы с ним всегда можно было связаться. Остальное время занимает самостоятельная работа, главное — выполнять все задачи верно и в срок. Все это оценивается и фиксируется в системе Jira, что позволяет понять эффективность каждого члена команды.
При этом мы категорически против переработок или повышенной нагрузки на сотрудника. Ведь от этого напрямую зависит качество выполненных задач.
Для каждого сотрудника компания определяет траекторию развития на полгода-год, у каждого есть ментор, который курирует работу, помогает и направляет. При желании сотрудника и очевидной необходимости для проекта ему оплачивают профессиональные курсы и повышение квалификации. Например, обучение на платформах udemy.com или otus.ru.
Кто нам нужен
Прямо сейчас у нас открыто около 10 вакансий. Но потребности в новых людях растут так же быстро, как мы пополняем штат.
В ближайшее время компанию ждёт масштабирование, и мы нуждаемся в крепких QA, DevOps, PHP, Frontend, Рython и PM — миддлах и сеньорах.
Если мы близки тебе по духу, ты любишь вызовы и сложные задачи, (и даже если ни одна из вакансий тебе не подошла), присылай резюме, мы обязательно его рассмотрим и пообщаемся!
Постараемся ответить на все ваши вопросы в комментариях.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Разработка веб-сайтов, JavaScript, Программирование, ReactJS] Итерируемые объекты и итераторы: углублённое руководство по JavaScript (перевод)
- [Робототехника, Искусственный интеллект] Sony занялась исследованиями в кулинарии с помощью ИИ
- [SQL, Apache, DevOps, Data Engineering] Наши грабли — залог вашего успеха. Кейсы DevOps и SQL-команд
- [Машинное обучение, Робототехника, Искусственный интеллект] Искусственный разум — новая форма жизни?
- [Тестирование IT-систем, Big Data, Agile, Будущее здесь, IT-компании] Тестирование ПО в мире пост-COVID: Big Data, AI, Smart Machines, IoT, 5G, Robotics (перевод)
- [Законодательство в IT, Гаджеты, IT-компании] Евросоюз разрешил Google купить Fitbit, но запретил использовать данные с фитнес-трекеров для рекламы
- [Обработка изображений, Машинное обучение, Учебный процесс в IT, Научно-популярное, Искусственный интеллект] Лучшее в мире видео-объяснение нейронных сетей, глубокого обучения, градиентного спуска и обратного распространения
- [Поисковые технологии, Контекстная реклама, Законодательство в IT, Поисковая оптимизация, IT-компании] В США 38 штатов подали новый антимонопольный иск против Google
- [GitHub, IT-компании] GitHub убрал предупреждение о куки, потому что сторонних сервисов на сайте больше нет
- [Разработка веб-сайтов, JavaScript, Программирование] Новые возможности ES2021 / ES12 (перевод)
Теги для поиска: #_razrabotka_vebsajtov (Разработка веб-сайтов), #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_karera_v_itindustrii (Карьера в IT-индустрии), #_itkompanii (IT-компании), #_mashinnoe_obuchenie (машинное обучение), #_karera_v_itindustrii (карьера в it-индустрии), #_karera_programmista (карьера программиста), #_nedvizhimost (недвижимость), #_blog_kompanii_pikbroker (
Блог компании Пик-Брокер
), #_razrabotka_vebsajtov (
Разработка веб-сайтов
), #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
), #_karera_v_itindustrii (
Карьера в IT-индустрии
), #_itkompanii (
IT-компании
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 23-Ноя 00:43
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
|
Привет, Хабр! Мы — ПИК-Брокер — технологический стартап, задача которого — максимально объективно оценить квартиру с помощью цифрового алгоритма с использованием machine learning. Чтобы расти и совершенствовать машинную оценку квартир, нам нужно больше IT-специалистов. Наши задачи сложны, но интересны, и находятся на пике современной работы с машинным обучением. Ниже мы расскажем, как устроен департамент разработки в ПИК-Брокер, чем он занимается, с какой продуктовой сложностью мы работаем и что ждёт того, кто придёт решить наши увлекательные задачи вместе с нами. А самое интересное — с экспертизой какого рода мы работаем и как это отражается на наших продуктах.  Какие задачи перед нами стоят Цена каждой квартиры формируется рынком. Для грамотной оценки нужно сравнить все максимально похожие квартиры на этом рынке. Мы делаем так, что за большинство решений отвечают технологии, а не люди. Один специалист может оценить стоимость квартиры в 7 миллионов, другой — в 7 с половиной. Ведь каждый человек подвержен влиянию субъективных суждений — о ремонте, «благополучии» района, и т.д. Мы в своей работе стремимся оцифровать эти факторы, очень ценим автоматизацию и стремимся к инженерному подходу во всём.  Мы создаём алгоритм, который может на основании разных параметров (год постройки, количество комнат, этаж, этажность дома, площадь, материал постройки, расположение, и ещё множество факторов) дать оценку квартиры. (А прямо сейчас мы работаем над AI-алгоритмом, который сможет оценить уровень ремонта!) Наши основные сервисы — выкуп квартир, трейд-ин и услуги по продаже недвижимости, поэтому релевантная оценка стоимости каждой квартиры — ключевой элемент работы компании. За точность этой оценки мы ручаемся кошельком, — ведь мы сами выкупаем квартиры. Если алгоритм ошибется и мы купим квартиру по завышенной цене, то просто не сможем её перепродать. И наоборот — если наша оценка квартиры клиента окажется слишком низкой, с нами не захотят сотрудничать. Какие технологии мы используем Наш продукт написан с нуля. Мы старались сделать его гибким и быстрым, учитывали лишь собственные потребности: конкретные кейсы оценки недвижимости, важные переменные и факторы, важные для корректной оценки недвижимости. Нам было важно не натыкаться на чужие ошибки и не тратить время на рефакторинги. Поэтому у нас очень мало сервисов, которые нужно поддерживать. Фреймворки и библиотеки, которые мы используем, зависят от проекта и задачи. В основном:
Мы стремимся к микросервисной архитектуре проектов: завязываем все на шинах данных и совмещаем шины данных с обычными REST-API. И само собой, стараемся при проектировании руководствоваться здравым смыслом. Для тестирования кода мы пишем Unit-тесты, интеграционные (где имеет смысл). Также у нас есть отдел QA, который в основном занимается мануальным тестированием, но потихоньку начинаем писать и автотесты. Как и в любом стартапе, мы не любим уделять много времени документации и ведению баз данных. В основном это wiki + readme в gitlab, и некоторые общие документы в notion + slack. Как у нас принимают решения Мы работаем в системе совокупности зрелых команд. Такая команда понимает цели, которые перед ней ставит бизнес, разделяет эти цели и достигает их самостоятельно. Работа IT в ПИК-Брокер опирается на гибкие методологии (совмещаем Agile, Scrum и здравый смысл). Если команда видит неоптимальный или плохо организованный процесс и хочет его изменить, она меняет его без бюрократических помех и долгих согласований.  У нас интересный проект — есть продуктовая сложность, связанная с доменными данными недвижимости. Мы постоянно проверяем гипотезы, у нас нет понятных финальных требований и целей, в процессе появляются новые. В конце концов, мы реализуем машинное обучение. Это требует участия и ответственного подхода от каждого члена команды, поэтому любой разработчик может высказать свое мнение, предложить идею, привести аргументацию, и он точно будет услышан. Как устроена работа в команде Мы работаем несколькими командами — от 3 до 7 человек. Каждая команда разрабатывает свой участок проекта и контролирует уже сделанное. В каждую команду обязательно входят продуктовый менеджер и технический лидер. QA и DevOps горизонтально распределены по компании, они участвуют во всех проектах. Команды стабильны, но изредка могут меняться. К примеру, если группы работали на временном проекте, и он закончился. Или проект переходит в состояние поддержки, и большая команда ему уже не нужна. Бывает, люди по собственной инициативе меняют направление, мы это поддерживаем. Например, недавно системный администратор захотел перейти в команду DevOps, мы прособеседовали его и поняли, что по скиллам он подходит на должность. Посмотрели на результаты в течение 3 месяцев, дали команде дополнительное обучение, и увидели, что он значительно усилил эту команду.
Как и полагается современной технологичной компании, наши сотрудники работают в гибком графике и в большинстве случаев удаленно.  В компании есть правило: каждый сотрудник должен быть на связи в определенные часы, чтобы с ним всегда можно было связаться. Остальное время занимает самостоятельная работа, главное — выполнять все задачи верно и в срок. Все это оценивается и фиксируется в системе Jira, что позволяет понять эффективность каждого члена команды. При этом мы категорически против переработок или повышенной нагрузки на сотрудника. Ведь от этого напрямую зависит качество выполненных задач. Для каждого сотрудника компания определяет траекторию развития на полгода-год, у каждого есть ментор, который курирует работу, помогает и направляет. При желании сотрудника и очевидной необходимости для проекта ему оплачивают профессиональные курсы и повышение квалификации. Например, обучение на платформах udemy.com или otus.ru. Кто нам нужен Прямо сейчас у нас открыто около 10 вакансий. Но потребности в новых людях растут так же быстро, как мы пополняем штат. В ближайшее время компанию ждёт масштабирование, и мы нуждаемся в крепких QA, DevOps, PHP, Frontend, Рython и PM — миддлах и сеньорах. Если мы близки тебе по духу, ты любишь вызовы и сложные задачи, (и даже если ни одна из вакансий тебе не подошла), присылай резюме, мы обязательно его рассмотрим и пообщаемся! Постараемся ответить на все ваши вопросы в комментариях. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Блог компании Пик-Брокер ), #_razrabotka_vebsajtov ( Разработка веб-сайтов ), #_mashinnoe_obuchenie ( Машинное обучение ), #_karera_v_itindustrii ( Карьера в IT-индустрии ), #_itkompanii ( IT-компании ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 23-Ноя 00:43
Часовой пояс: UTC + 5