Data Scientist в команду Data Gathering

О команде
Авито — компания, сервисами которой пользуются миллионы человек ежедневно. В команде Data Gathering мы разрабатываем платформу, которая позволяет собирать, обогащать и управлять данными о пользователях. Мы строим сложные ML-модели на основе больших массивов внутренних данных Авито и внешних данных от партнёров. Результаты нашей работы используются во внутренней аналитике, антифроде, монетизационных продуктах, а также помогают Авито выстраивать персональную коммуникацию с пользователями.

Мы ищем DS-инженера, который поможет обрабатывать и исследовать разные признаки, а также создавать модели для их предсказания. Примеры будущих задач:
— строить ML-решения: от формулирования гипотезы и сбора данных до вывода модели в продакшен и добавления алертов;
— анализировать качество моделей, формулировать, собирать и тестировать новые гипотезы вместе с заказчиками из разных команд Авито;
— оценивать полезность внешних данных для бизнеса в рамках проверки влияния новых признаков на ключевые метрики на основе A/B-тестов вместе с продакт-менеджером и аналитиком.

Мы ждём, что вы:
— хорошо понимаете ML-алгоритмы: классические и основные архитектуры нейронных сетей;
— имеете не менее 3 лет опыта реализации и эксплуатации ML-решений;
— имеете опыт работы с ML-моделями и их внедрения в продакшен;
— пишете поддерживаемый, тестируемый и масштабируемый код на Python;
— владеете стеком: CatBoost, Pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch;
— имеете опыт работы с микросервисами на Python, Docker, SQL- и NoSQL-базами данных;
— владеете английским языком на уровне, который позволяет бегло читать специализированную литературу.

Будет здорово, если вы:
— получили высшее образование в области вычислительной математики, статистики, анализа данных или смежных направлений;
— участвовали в открытых соревнованиях по анализу данных;
— работали с современными NLP-моделями.

Работа у нас — это:
— возможность влиять на бизнес и развитие продукта;
— интересные и разнообразные задачи;
— много качественных данных, мощная инфраструктура и инструменты, любое необходимое железо — всё готово для продуктивной работы;
— талантливая команда, сильные эксперты и возможность учиться у них.