Data Scientist в коммерческий департамент Авито (ML Autotasking)

О команде

Наша команда отвечает за развитие отдела продаж Авито и повышение его эффективности за счёт умной автоматизации: от подбора наиболее интересных пользователю коммерческих предложений и скидочных механик до разработки LLM-подсказок во время звонков и «догоняющих» коммуникаций в чатах.

Наша цель — быстро проверять гипотезы, докатывать успешные решения до прода и повышать инкрементальную выручку от работы сейлзов.

Примеры будущих задач:

— проектировать и развивать модели склонности, look-alike и uplift-модели для подбора наиболее релевантных коммерческих предложений конкретным клиентам с учётом их истории, контекста и предыдущих контактов с менеджерами продаж;

— участвовать в построении end-to-end пайплайна принятия решений: от формирования пула возможных офферов для клиента до ранжирования и отбора шорт-листа предложений для ежедневного обзвона менеджерами продаж;

— разрабатывать и улучшать офлайн-алгоритмы скоринга и ранжирования предложений в условиях ограниченных ресурсов (ограниченное число звонков, отменённые предложения, конкуренция между офферами);

— совместно с аналитиками и продакт-менеджерами участвовать в дизайне и интерпретации экспериментов (AB, holdout, uplift-валидация), принимать решения о раскатке моделей на основе инкрементального эффекта;

— формировать и поддерживать стандарты разработки моделей и валидации: от постановки задачи и выбора метрик до воспроизводимости экспериментов и стабильности продакшен-решений;

— доводить модели до прода: участвовать во внедрении, мониторинге качества и итеративном улучшении решений на основе реального поведения клиентов и менеджеров продаж.

Мы ждём, что вы:

— имеете не менее трёх лет опыта работы в Data Science / Machine Learning с фокусом на продуктовые ML-решения, доведённые до продакшена;

— имеете практический опыт построения моделей склонности, look-alike или uplift-моделей для продуктовых или коммерческих сценариев;

— работали с задачами ранжирования или приоритизации объектов в условиях ограниченных ресурсов (например, лимиты на показы, звонки, бюджеты);

— уверенно владеете Python и SQL для анализа данных, обучения моделей и построения ML-пайплайнов;

— понимаете принципы офлайн- и онлайн-валидации моделей, участвовали в дизайне и интерпретации экспериментов (AB, holdout, uplift-оценка) совместно с аналитиками и продуктовыми командами;

— имеете опыт вывода моделей в продакшен: участвовали во внедрении, отслеживали качество, работали с деградациями и итеративно улучшали решения;

— готовы брать на себя техническую ответственность за ML-решения и взаимодействовать с продуктовой командой, аналитиками и инженерами на всех этапах жизненного цикла модели.

Будет здорово, если вы:

— имеете опыт работы в Ads / E-commerce;

— имеете опыт работы с бандитами, интерливингом или мультиобъективным ранжированием;

— имеете опыт работы с MLOps-инструментами (CI/CD, мониторинг, ML-пайплайны);

— работали с системами оркестрации ML-пайплайнов (например, Kubeflow);

— готовы разбираться в существующих продакшен-сервисах и имеете желание писать код на Go при необходимости.

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, крутая аналитическая культура и сообщество профессионалов;

— 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;

— удалёнка или замечательный офис в двух минутах от метро «Белорусская»: панорамный вид центр города, места для уединённой работы и зоны отдыха.