Старший Data Scientist в команду монетизации рекламных объявлений
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
Ищем старшего data scientist в команду, которая развивает монетизацию рекламных объявлений на стыке ML, экономики продукта, поиска и рекомендаций. Вам предстоит создавать и запускать алгоритмы, которые помогают находить точки роста выручки, повышать ценность продвижения для продавцов и улучшать эффективность монетизационных механик в ключевых пользовательских сценариях.
Примеры будущих задач:
– исследовать и развивать метрики эффективности продвижения: как рост бюджета или ставки влияет на количество контактов по объявлению;
– анализировать и глубоко погружаться в работу новых типов продвижения, оценивать их влияние на ключевые продуктовые и бизнес-метрики;
– запускать и оценивать новые продукты и механики монетизации;
– строить модели и эксперименты, которые помогают увеличивать ценность продвижения для продавцов и бизнеса.
Вам предстоит:
– имеете сильный опыт в Data Science / ML и умеете доводить решения до продакшена;
– уверенно владеете прикладной статистикой, экспериментами и анализом данных;
– умеете связывать алгоритмы, метрики и бизнес-результат;
– работали с задачами монетизации, ценообразования, ранжирования, рекомендаций или аукционов;
– умеете самостоятельно вести исследовательские задачи и ясно объяснять выводы коллегам и бизнесу.
Мы ждём, что вы:
– не менее 3 лет опыта работы, связанного с ML и алгоритмами;
– уверенное знание классических алгоритмов машинного обучения;
– сильная база в теории вероятностей, математической статистике и анализе данных;
– опыт проведения и интерпретации A/B-тестов;
– опыт работы с большими данными;
– уверенное владение PySpark для обработки и анализа данных;
– опыт решения прикладных DS/ML-задач и вывода решений в продакшен;
– умение связывать результаты моделирования и экспериментов с бизнес-эффектом;
– опыт работы с задачами поиска, рекомендаций, монетизации или ценообразования;
– хороший уровень программирования и работы с данными.
Будет здорово, если вы:
– знаете генетические алгоритмы;
– писали код на Go или C/C++;
– работали в высоконагруженных продуктовых системах;
– запускали новые ML-продукты.
