Старший Data Scientist в команду LLM
В работе мы ставим амбициозные цели и не останавливаемся на достигнутом. Поэтому для нас так важно, чтобы каждый участник большой команды Авито разделял культуру компании. Погрузиться в неё помогает Манифест, в котором собраны наши основные ориентиры — миссия, ценности, принципы работы manifesto.avito.com
О команде
Наша команда занимается обучением своей базовой LLM и применяет её к разным бизнес-задачам Авито.
Для разработки базовой модели мы адаптируем лучшие open-source модели под русский язык и домен Авито с помощью Continual Pre-training и подмены токенизатора. Об этом можно почитать в статьях на Хабре:
→ Как мы обучили Mistral 7B русскому языку и адаптировали для объявлений
→ Как мы в Авито сделали свою LLM — A-vibe
Для улучшения модели мы исследуем новые методы и датасеты. А чтобы все в команде были на одной волне, у нас есть LLM-семинары, на которых мы обсуждаем самые интересные статьи.
Уже сейчас с помощью LLM мы решили много интересных и полезных задач для Авито. Вот несколько примеров продуктов, где нам уже удалось внедрить LLM:
Генерация описания. В некоторых категориях Авито уже не обязательно готовить описание объявления самостоятельно — можно взять сгенерированный текст от LLM.
Модификация отчётов Автотеки. Данные для них Авито получает от партнёров, которые часто пользуются непонятными для обычных людей формулировками и сокращениями. Мы обучили LLM их расшифровывать.
Суммаризация чатов агентов поддержки. Когда у агента не получается справиться с проблемой, он может передать её более опытному коллеге. Для этого нужно кратко описать содержание чата с пользователем. Теперь это может делать LLM.
Модификация сообщений агентов поддержки. Мы обучили LLM перефразировать некоторые сообщения агентов поддержки, чтобы сделать их более эмпатичными и исправить ошибки.
Саджесты в мессенджере. Когда пишете сообщение на Авито, можете встретить всплывающие подсказки от LLM — они помогут удобнее и быстрее общаться в чате.
Примеры будущих задач:
– исследовать статьи и улучшать базовую модель;
– оптимизировать скорость инференса моделей;
– помогать в разработке платформенных LLM-решений.
Мы ждём, что вы:
– понимаете, как устроены основные ML-алгоритмы (от решающих деревьев до трансформеров);
– имеете опыт работы и внедрения ML-моделей в продакшен;
– знаете Python;
– понимаете, как устроены LLM, следите за трендами AI;
– работали с современными NLP-моделями.
Будет здорово, если вы:
– занимали высокие места в соревнованиях по машинному обучению;
– пользовались инструментами для ведения экспериментов: Weights & Biases, MLflow, DVC и т. д.
Работа у нас — это:
– возможность улучшать опыт миллионов пользователей;
– интересные и сложные задачи на большом масштабе;
– сильная команда, которая всегда готова прийти на помощь;
– возможность изучать и пробовать новое, мощное железо для этого;
– бюджет на обучение, который можно тратить на курсы или профессиональную литературу;
– забота о здоровье: с первого дня у вас будет ДМС со стоматологией, в офисе принимают терапевт и массажист;
– возможность работать удалённо или из офисов в четырёх городах России.
