Data Scientist в команду Ассистента для покупателя (Ави)
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 отвечает за развитие AI-ассистента для покупателей на Авито. Ассистента зовут Ави.
Ави помогает покупателю найти то, что он ищет: подбирает релевантные объявления по запросу, помогает разобраться в различиях между вариантами и подсказывает, насколько цена в объявлении отличается от рыночной. В перспективе мы хотим, чтобы Ави умел закрывать любые запросы пользователей Авито.
Сейчас мы на ранней стадии: быстро запускаем новые навыки, проверяем гипотезы и ищем то, что приносит пользователям максимальную ценность. Многое ещё предстоит построить, и вы будете влиять на то, каким станет Ави.
Мы ищем сильного DS-инженера, который усилит команду: будет создавать новый функционал ассистента и повышать его качество.
Примеры будущих задач:
— разрабатывать новые навыки ассистента для продуктовых сценариев;
— развивать текущие навыки и улучшать качество работы агентной системы;
— строить надёжную инфраструктуру и участвовать в разработке методологии оценки качества работы ассистента;
— дообучать и адаптировать LLM под задачи ассистента.
Мы ждём, что вы:
— глубоко понимаете устройство современных ML-алгоритмов: от классических подходов до трансформеров;
— хорошо понимаете архитектуру LLM, следите за AI-трендами и умеете быстро переносить идеи из статей в продакшен;
— имеете опыт работы с современными NLP-моделями и их вывода в высоконагруженный продакшен;
— уверенно пишете на Python и работаете с PyTorch.
Будет здорово, если вы:
— имеете продакшен-опыт разработки агентных систем: tool calling, оркестрация, работа с памятью и контекстом;
— работали с фреймворками для распределённого обучения или оптимизации инференса: vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, DeepSpeed;
— занимали высокие места в ML-соревнованиях, например Kaggle.
Работа у нас — это:
— возможность влиять на продукт: ваши решения будут улучшать опыт миллионов пользователей;
— сложные технологические задачи на большом масштабе;
— мощное железо: доступ к производительным GPU-кластерам для экспериментов;
— сильное комьюнити: команда экспертов, с которой можно обсуждать идеи и подходы;
— развитие: бюджет на обучение, курсы, конференции и профессиональную литературу;
— забота о здоровье: ДМС со стоматологией с первого дня, в офисе принимают терапевт и массажист;
— гибкость: возможность работать удалённо или из офисов в 4 городах России.
