TeamLead в команду рекомендаций

О команде

Наша команда развивает рекомендации на Авито — мы хотим, чтобы пользователи быстрее находили то, что им нужно, и открывали что-то новое для себя. У нас есть высоконагруженный продакшен на Python и Go и множество ML-моделей разного калибра. Наша цель — сделать рекомендации ещё лучше, поэтому мы собираем новую команду для исследований современных подходов и архитектур.

Мы ищем в команду человека с опытом в Deep Learning, рекомендациях и/или поиске, а также с опытом руководства небольшой командой.

Примеры будущих задач:

— построить фреймворк для исследований — собрать датасеты, выбрать офлайн- и онлайн-метрики, написать удобный код для проведения воспроизводимых экспериментов;

— улучшить текущие модели представлений пользователя и объявления;

— внедрить новые сигналы в модели, например, изображения, описания, историю поисковых запросов.

Вам предстоит:

— делать проекты как менеджер — ставить цели, помогать команде их достичь, следить за бэклогом, взаимодействовать с командой разработки;

— делать проекты как DS — проводить исследования, тестировать гипотезы, запускать AB-тесты;

— участвовать в формировании и достижении целей на длинном горизонте (квартал, полгода);

— развивать сотрудников — решать их проблемы, помогать в достижении карьерных целей, совместно составлять и вести индивидуальные планы развития, оценивать на performance review;

— развивать команду: планировать найм, собеседовать кандидатов, погружать новичков в процессы и проект.

Мы ждём, что вы:

— имеете опыт работы с высоконагруженными системами с машинным обучением;

— имеете опыт в Deep Learning применительно к Recsys или NLP;

— не менее года управляли небольшой командой;

— работали с рекомендательным системами и/или поиском в крупном продукте;

— хорошо владеете Python и основными ML-фреймворками (Torch, CatBoost, Pandas).

Будет здорово, если вы:

— активно интересуетесь областью, читаете статьи с конференций и имеете опыт внедрения;

— имеете опыт руководства ресёрч-командой;

— имеете опыт распределенного обучения больших моделей;

— занимали высокие места в соревнованиях по машинному обучению.

Работа у нас — это:

-      реальное влияние на опыт пользователей и бизнес-метрики;

-      много железа, чтобы тестировать самые мощные идеи;

-      сильная и очень дружная команда DS и инженеров;

-      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.