Data Scientist в команду ранжирования рекомендаций главной

О команде: Главная — самая большая точка входа в Авито: сотни миллионов показов в день. Наша команда отвечает за ML-ранжирование объявлений в ленте — комбинацию градиентных бустингов и нейросетевых моделей. От качества нашего ранжирования напрямую зависят ключевые продуктовые метрики компании: количество сделок и контактов между покупателями и продавцами.

Вам предстоит:
- развивать архитектуру нейросетевого ранкера: новые архитектуры, новые функции потерь под продуктовые метрики;
- придумывать и внедрять новые фичи: история и интересы пользователя, контентные сигналы по объявлению, поведение продавца;
- развивать инфраструктуру обучения и выкатки моделей: пайплайны, форматы данных, мониторинг качества;
- проверять гипотезы в АБ-тестах, анализировать результаты и развивать методологию оценки качества рекомендаций.

Мы ждём, что вы:
- имеете опыт с ML-ранжированием в проде (LTR— pairwise / listwise) или с нейросетевыми моделями для рекомендаций или поиска;
- имеете уверенный уровень Python и опыт работы со стеком нейросетей и градиентного бустинга;
- понимаете метрики качества ранжирования и продуктовые метрики сервиса;
- имеете опыт end-to-end ML-разработки — от гипотезы и обучения модели до выкатки в прод и анализа результатов.

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;
- 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.