DS-инженер в команду Support Automation
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
Юнит Support Automation разрабатывает и развивает внутренние сервисы и инструменты, которые помогают автоматизировать работу с пользовательскими обращениями в поддержку. Команда отвечает за метрики эффективности систем автоматизации и удовлетворённости пользователей в автоматизированной части потока. Юнит состоит из кросс-функциональных команд, которые работают с разными этапами обработки обращений: первичной классификацией, RAG-системами, LLM-агентными механиками и оценкой автоматизированных сценариев.
Примеры будущих задач:
— проектировать и разрабатывать DS- и технические решения, которые помогают автоматизировать работу с обращениями в поддержку:
- мультиагентные системы;
- уточнение причины обращений;
- RAG-системы;
— выстраивать систему оценки качества автоматизации;
— отвечать за техническую реализацию сервисов классификации интентов, RAG-поиска по статьям Помощи и мультиагентной системы решения проблем пользователей;
— улучшать модели предсказания интента пользователя с использованием текстовых и поведенческих данных;
— собирать датасеты для обучения и оценки качества решений с помощью ручной разметки и LLM-подходов;
— строить другие классификационные модели на основе данных пользовательских обращений в поддержку;
— изучать статьи и подходы в сфере автоматизации обработки пользовательских обращений.
Мы ждём, что вы:
— имеете не менее трёх лет опыта в DS;
— строили RAG-системы и оценивали их качество в продакшене;
— понимаете принципы построения AI-агентных систем;
— имеете опыт работы с NLP-задачами в продакшене;
— внедряли ML-модели в продакшен;
— пишете поддерживаемый, тестируемый и масштабируемый код на Python;
— владеете стеком: PyTorch, pandas, NumPy, Docker;
— работали с агентными библиотеками ADK, LangGraph, PydanticAI или похожими инструментами;
— работали с self-hosted LLM 8B+ в продакшен-задачах;
— хорошо понимаете ML-алгоритмы: классические подходы и основные архитектуры нейронных сетей;
— используете агентную разработку в рабочих задачах или пет-проектах;
— знаете, как при необходимости собрать разметку самостоятельно, в том числе с помощью LLM.
Работа у нас — это:
— возможность улучшать опыт миллионов пользователей;
— талантливая команда, которая готова помогать и делиться экспертизой;
— мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы;
— прозрачная система премий и конкурентная зарплата — размер обсудим на собеседовании;
— личный бюджет на обучение, который можно тратить на книги, курсы и конференции;
— забота о здоровье: у вас будет ДМС со стоматологией, в офисе принимают терапевт и массажист;
— удалёнка и комфортный офис в двух минутах от метро «Белорусская»: панорамный вид на центр города, места для уединённой работы и зоны отдыха.