Data Scientist в команду Deep Personalization (Deep Learning)
Команда
Поиск и рекомендации
Локация
Москва, гибрид
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
Мы отвечаем за персонализацию и рекомендации: развиваем двухбашенную трансформерную модель (retrieval) и запускаем трек генеративных рекомендаций (SIDS, OneRec, PLUM и т.п.). Работаем в полном цикле — от данных и обучения до продакшен-инференса и A/B-экспериментов.
Вам предстоит:
- проектировать и поддерживать пайплайны данных на Spark для рекомендаций: витрины, фичи, контроль качества, инкрементальные обновления;
- развивать мультимодальные рекомендации: использовать текст и изображения объявлений, подключать внешние эмбеддинги и улучшать способы их интеграции;
- улучшать контур продакшена: регулярные обновления моделей, экспорт и оптимизация (например, ONNX);
- внедрять моделей не только в рекомендации, но и в поисковые и ассистентские сценарии;
- развивать U2I / retrieval-дообучение на целевые действия и сигналы (например, клики/контакты/покупки);
- развивать и ускорять пайплайны обучения: multi-GPU и multi-node обучение, оптимизация throughput/стабильности, отладка распределённых джобов;
- заниматься ресерчем и прототипированием в генеративных рекомендациях: listwise/session-wise generation, SFT/дообучение, RL-подходы, подготовка к online-экспериментам.
Мы ждём, что вы:
- уверенно пишете на одном или нескольких языках программирования; у нас в основном Python;
- хорошо владеете PyTorch и имеете продакшен-опыт обучения DL-моделей на больших данных (важен опыт построения пайплайнов, датасетов, метрик, воспроизводимости экспов).
Будет здорово, если вы:
- понимаете, как устроены рекомендации: метрики, классические и DL-подходы, и можете задизайнить базовый двухстадийный стек (candidate generation + ranking);
- работали со Spark/SQL на больших объёмах данных;
- имеете опыт в одном или нескольких направлениях: NLP / CV / RL.
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.
