Data Scientist в команду Товаров

О команде
Авито Товары — вертикаль Авито: запчасти, электроника, одежда, мебель, питомцы. В ней десятки миллионов активных объявлений и пользователей. Команда DS Goods улучшает пользовательский опыт с помощью ML — внутри отдельных категорий и между ними. Команда работает с разными ML-доменами: от классического ML и рекомендаций до мультимодальных моделей и генеративных пайплайнов в продакшене на масштабе миллионов запросов.

Мы ищем DS-инженера для работы над проектами категории «Запчасти». Примеры будущих задач:
— развивать NLP и матчинг с каталогом, в том числе:
— извлекать сущности и атрибуты из названий и описаний объявлений;
— определять совместимости и валидировать аналоги;
— развивать confidence-скоринг предсказаний, балансировать точность и покрытие;
— развивать семантический поиск и рекомендации, в том числе:
— подбирать релевантный контент к объявлениям и похожие публикации;
— оценивать качество на экспертной разметке и проверять эффект в A/B-тестах;
— развивать генеративные модели и визуальную примерку, в том числе:
— редактировать отдельные элементы на изображениях;
— повышать качество и устойчивость генерации на пользовательских фото;
— развивать AI-ассистентов для покупателей и продавцов.

Мы ждём, что вы:
— имеете опыт работы в Data Science / Machine Learning от 3 лет;
— умеете самостоятельно работать в продуктовой среде: формулировать задачу из бизнес-проблемы, приоритизировать и доводить решения до продакшена;
— уверенно владеете классическим ML и доводите модели до продакшена на масштабе миллионов запросов;
— имеете практический опыт в NLP и LLM;
— свободно пишете на Python и SQL, работаете с большими данными в DWH.

Будет здорово, если вы:
— строили рекомендательные системы;
— работали с генеративными пайплайнами в продакшене;
— знакомы с графовыми методами.

Работа у нас — это:
— возможность влиять на бизнес и развитие продукта;
— много качественных данных, развитая инфраструктура, инструменты и оборудование для продуктивной работы;
— команда профессионалов и развитое профессиональное сообщество;
— прозрачная система премий и зарплата, размер которой обсудим на собеседовании;
— личный бюджет на обучение.