Старший DS инженер в команду Авито Путешествия

О команде

Авито.Путешествия — быстрорастущий продукт внутри крупнейшей онлайн-платформы объявлений в мире. Мы конкурируем с крупнейшими тревел-игроками и при этом обладаем уникальным преимуществом: гигантская экосистема Авито, доступ к данным о поведении пользователей за пределами тревел, и инфраструктура, которая позволяет масштабировать решения до десятков миллионов пользователей.

Направление динамического ценообразования — одна из ключевых ставок бизнеса на горизонте 2027+. Это про то, чтобы каждый рубль, вложенный в промо или скидку, работал точно на свою задачу: привлекал нового байера, реактивировал спящего, увеличивал LTV хоста.

Примеры будущих задач:

• Побаерные промо: модель, которая определяет, какому пользователю какой оффер отдать (скидка, кэшбек, бонусные ночи), чтобы максимизировать конверсию при контроле бюджета.
• Поайтемные промо: выбор объектов для продвижения в выдаче — какие объявления «подсветить», чтобы поднять GMV и улучшить матчинг спроса и предложения.
• Uplift-модели для промо-кампаний: отделить тех, кого промо реально сдвинет, от тех, кто купил бы и так.
• Модели ценовой эластичности спроса: как изменится букинг при изменении цены на X% для данного сегмента / региона / сезона.
• Прогнозирование спроса (demand forecasting): кратко- и среднесрочные прогнозы на уровне регионов, дат, категорий жилья — для оптимизации аллокации промо-бюджетов и планирования стока.
• Дизайн и анализ A/B-тестов для ценовых и промо-интервенций (с учётом сетевых эффектов маркетплейса, switchback-дизайны).
• Каузальный инференс: оценка эффекта промо и ценовых изменений в ситуациях, когда чистый A/B невозможен (diff-in-diff, synthetic control, instrumental variables).

Вам предстоит:

• Проектировать и строить ML-системы для ценообразования, промо-аллокации и прогнозирования спроса — от постановки до продакшена.
• Декомпозировать бизнес-задачи в ML/оптимизационные постановки. Понимать что именно мы должны оптимизировать и где использовать ML, а где обойтись подходами проще.
• Проектировать и анализировать эксперименты (A/B, switchback, каузальный инференс), валидировать модели на оффлайн- и онлайн-метриках.
• Встраивать модели в продукт: realtime/batch пайплайны, интеграция с сервисами бекенда.
• Обеспечивать зрелость ML-систем: мониторинг, алерты, тесты, документация, воспроизводимость экспериментов.
• Влиять на продуктовые и бизнес-решения через данные — объяснять результаты стейкхолдерам и продакт-менеджерам.

Мы ждём, что вы:

• Имеете 4+ лет опыта в Data Science с фокусом на задачи ценообразования, монетизации, промо-оптимизации или смежные задачи.
• Имеете уверенный Python и опыт построения ML-пайплайнов от датасета до прода (sklearn, scipy бустинги, pytorch — в зависимости от задачи).
• Имеете опыт продуктивизации моделей: Docker, Git, CI/CD, микросервисная архитектура.
• Умеете работать с большими данными: SQL на уровне сложных аналитических запросов, опыт с Vertica/Trino или аналогами.
• Понимаете экономику маркетплейсов: двусторонние эффекты, механика комиссий и промо.
• Умеете объяснять сложные модели и их результаты нетехнической аудитории — продактам, бизнесу, стейкхолдерам.
• Самостоятельность: умеете сами ставить задачи, приоритизировать и доводить до результата.

Работа у нас — это:

• возможность влиять на бизнес и развитие продукта;
• интересные и разнообразные задачи: аналитики в Авито ищут точки роста бизнеса, изучают поведение пользователей, придумывают фреймворки и настраивают дашборды;
• 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 и замечательный офис в двух минутах от метро «Белорусская»: панорамный вид центр города, места для уединённой работы и зоны отдыха.