Data Scientist в команду автомодерации

О команде:
Команда Automated Moderation в юните «Автомодерация» направления Trust & Safety развивает инструменты доверия и безопасности на платформе Авито. Разрабатываем и поддерживаем ML-систему проверки объявлений: анализ текста, фото и параметров, автоматизация проверок, снижение нагрузки на ручную модерацию. Основной проект — развитие LLM-модерации (около 80% рабочего времени). Система работает в продакшене: классические модели находят потенциальные нарушения, LLM проверяют их по правилам Авито.

Задачи:
- развивать LLM-проверки: переводить регламенты модерации в инструкции для моделей, разбирать ошибки и улучшать качество решений;
- строить воспроизводимые эксперименты: сравнивать модели, промпты, состав входных данных и пороги принятия решений;
- применять и развивать автоматическую оптимизацию промптов, дообучать модели и LoRA-адаптеры;
- готовить датасеты: сбор и разметка, проверка качества данных и репрезентативности выборок;
- встраивать решения в пайплайны автомодерации и обеспечивать стабильную работу в продакшене (качество, задержки, вычислительная стоимость, риски ошибок);
- настраивать мониторинг качества и деградаций, алерты, регулярные итерации улучшений;
- оценивать влияние решений на продуктовые и бизнес-метрики.

Требования:
- опыт полного цикла ML-разработки: от работы с данными и моделью до продакшена, мониторинга и оценки влияния (A/B-тесты или эквивалентные подходы);
- большой опыт в NLP или значимый опыт вывода и сопровождения моделей в продакшене;
- опыт работы с LLM в прикладных задачах и проверки качества решений на данных.