Data Scientist в команду ранжирования рекомендаций главной

В работе мы ставим амбициозные цели и не останавливаемся на достигнутом. Поэтому для нас так важно, чтобы каждый участник большой команды "Авито" разделял культуру компании. Погрузиться в неё помогает Манифест, в котором собраны наши основные ориентиры — миссия, ценности, принципы работы.

О команде

Команда разрабатывает и поддерживает алгоритмы скоринга и проверки пользователей.

Наша главная цель — минимизировать действия, которые могут навредить пользователям и платформе. Мы выявляем и предотвращаем массовые авторегистрации, аренду аккаунтов, взломы учётных записей и другие проявления фрода.

Примеры будущих задач

• Разрабатывать и внедрять модели для детекции взломов, аренды аккаунтов и авторегистраций.
• Улучшать существующие эвристики и модели: от простых правил до ML-систем с онлайн-инференсом.
• Подбирать оптимальные санкции.
• Анализировать эффективность решений на исторических данных и в продакшене с учётом бизнес-метрик.
• Проводить A/B-тесты и выводить модели в продакшен.
• Улучшать алгоритмы поиска фрода в сервисе, который обрабатывает тысячи событий в минуту.
• Находить эффективные решения реальных бизнес-задач.
• Развивать существующие средства обнаружения фрода и адаптировать их к меняющейся внешней среде на основе данных и обратной связи от пользователей этих решений.
• Экспериментировать с SOTA-методами машинного обучения, когда их применение оправдано задачей.
• Проектировать и внедрять end-to-end ML-решения.
• Отслеживать деградацию, следить за метриками в продакшене и участвовать в непрерывном улучшении моделей после запуска.

Мы ждём, что вы

• Умеете проводить полный цикл ML-разработки: данные → модель → прод → мониторинг → проверка влияния (AB или эквивалентные подходы).
• Имеете большой опыт в NLP или значимый опыт вывода и сопровождения моделей в продакшене.
• Уверенно владеете Python и DS-стеком: NumPy / pandas, scikit-learn, CatBoost (или аналоги), и умеете работать с DL-фреймворками (например, PyTorch).
• Понимаете, как выбирать методы под задачу и аргументированно объяснять компромиссы между качеством, стоимостью, скоростью и рисками.
• Умеете оценивать качество моделей при запуске и отслеживать его изменение во времени (дрейф, деградации, проблемы данных).
• Пишете SQL-запросы на уровне, достаточном для анализа данных и диагностики качества.
• Читаете англоязычную техническую литературу.

Будет здорово, если вы:

• Имеете опыт в модерации, Trust & Safety, антифроде.

Работа у нас — это

• Возможность влиять на бизнес и развитие продукта.
• Интересные и разнообразные задачи: аналитики в Авито ищут точки роста бизнеса, изучают поведение пользователей, придумывают фреймворки и настраивают дашборды.
• Много качественных данных, мощная инфраструктура и инструменты, любое необходимое железо — всё готово для продуктивной работы.
• Талантливая команда, крутая аналитическая культура и сообщество профессионалов.
• Прозрачная система премий, достойная зарплата — размер обсудим на собеседовании.
• Личный бюджет на обучение, который можно тратить на книги, курсы и конференции.
• Забота о здоровье: с первого дня у вас будет ДМС со стоматологией, в офисе принимают терапевт и массажист.
• Удалёнка и замечательный офис в двух минутах от метро «Белорусская»: панорамный вид центр города, места для уединённой работы и зоны отдыха.

Задачи

— развивать ML-модели конверсии в продуктах продвижения в сделках и бронированиях, находить точки роста выручки за счет улучшения ранжирования;

— развивать подходы к обучению моделей в условиях смещенных данных и длинной обратной связи;

— адаптировать существующие DL-наработки под задачи ранжирования в воронке долгих действий, вести переход с классического ML на DL;

— улучшать качество ранжирующей нейросети с учетом продуктовых ограничений и требований к скорости инференса.

Требования

— имеете опыт от 4 лет в ML и разработке моделей, которые влияют на продуктовые метрики (конверсию, выручку и т. д.);

— работали с DL и поддерживали DL-модели в проде;

— умеете строить и интерпретировать AB-тесты, связывать офлайн-метрики моделей с бизнес-результатом;

— умеете самостоятельно находить точки роста: формулировать гипотезы, приоритизировать и доводить до продакшена;

— готовы писать продакшен-код;

— умеете аргументировать решения на основе данных, объяснять сложные вещи простыми словами и договариваться с коллегами.

Условия и бенефиты

— возможность улучшать опыт миллионов пользователей;

— интересные и сложные задачи на большом масштабе;

— сильная команда, которая всегда готова прийти на помощь;

— возможность изучать и пробовать новое, мощное железо для этого;

— бюджет на обучение, который можно тратить на курсы или профессиональную литературу;

— забота о здоровье: с первого дня у вас будет ДМС со стоматологией, в офисе принимают терапевт и массажист;

— возможность работать удалённо или из офисов в четырёх городах России.