DS-инженер в команду IMV

О команде
Команда IMV (Instant Market Value) разрабатывает модели для определения рыночной стоимости товаров и услуг на Авито — от автомобилей и личных вещей до аренды жилья. Они помогают продавцам выбирать оптимальную стратегию: продать быстрее или дождаться подходящего покупателя ради большей выгоды. Покупателям наши технологии помогают лучше ориентироваться в ценах, замечать подозрительно дешёвые предложения и принимать более взвешенные решения. Мы работаем с табличными данными, текстами и изображениями. Для нас важно, чтобы модели давали точные прогнозы, быстро адаптировались к изменениям рынка, стабильно работали в продакшене и позволяли объяснять полученные результаты.

Мы ищем DS-инженера, который будет улучшать качество моделей и отвечать за полный цикл ML-разработки — от исследовательской гипотезы до запуска в продакшен.

Примеры будущих задач:
— разрабатывать и улучшать модели оценки стоимости товаров на основе табличных данных, текстов и изображений;
— исследовать современные ML-подходы, формулировать и проверять гипотезы, проводить эксперименты и анализировать их результаты;
— работать над качеством моделей: выбирать метрики, проводить валидацию, искать причины ошибок и возможности для улучшения;
— проектировать решения, которые быстро адаптируются к изменениям рынка и особенностям разных категорий товаров;
— развивать интерпретируемость моделей и помогать объяснять факторы, которые влияют на предсказания;
— доводить модели до продакшена совместно с ML-инженерами:
— участвовать в проектировании пайплайнов;
— внедрять модели;
— настраивать мониторинг;
— поддерживать модели после запуска;
— взаимодействовать с продакт-менеджерами, аналитиками и инфраструктурными командами;
— участвовать в технических обсуждениях, ревью решений и развитии ML-практик команды.

Мы ждём, что вы:
— имеете не менее 3 лет опыта решения прикладных задач машинного обучения и запуска моделей в продакшен;
— глубоко понимаете классические ML-алгоритмы и нейросетевые архитектуры, умеете системно улучшать качество моделей;
— уверенно владеете Python, PyTorch и основным стеком инструментов для работы с данными, хорошо знаете SQL;
— понимаете жизненный цикл ML-моделей: от подготовки данных до мониторинга и поддержки в продакшене.