Data Scientist в команду Search Quality
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
Каждую минуту пользователи Авито задают порядка 1 млн запросов. Каждый запрос проходит через микросервисы и алгоритмы ранжирования, которые разрабатывает наша команда. Мы отвечаем за качество результатов поиска и техническую работоспособность поиска Авито, строим платформу управления трафиком, разрабатываем и внедряем новые алгоритмы, улучшающие качество результатов, и помогаем коллегам внедрять продуктовые идеи в поиске.
Мы ищем новые возможности для улучшения ранжирования: проверяем гипотезы на данных, оцениваем потенциал и превращаем идеи в ML-решения. Мы пишем на Python, Go и проводим аналитику на Spark.
Ищем DS-инженера, который усилит команду и поможет развивать направление Search Quality.
Примеры будущих задач:
— находить точки роста в ранжировании и предлагать эксперименты и модели, которые стоит попробовать;
— разрабатывать, внедрять и улучшать ML-модели: от классических подходов до задач с элементами RL и оптимизационных методов, выбирая метод под задачу и учитывая качество, производительность при высокой нагрузке и время на реализацию;
— создавать и настраивать алгоритмы ранжирования с учётом разных аспектов: потребностей покупателей и продавцов, монетизационных правил и других факторов ранжирования;
— переводить свои идеи и идеи коллег из продуктовых команд в метрики и проверяемые на данных гипотезы;
— проводить офлайн-анализ и A/B-тесты экспериментов.
Мы ждём, что вы:
— имеете опыт работы с ML и алгоритмами от 2 лет;
— умеете писать эффективный код, хорошо знаете Python и готовы освоить Go;
— умеете принимать решения на основе данных, аргументировать их, объяснять сложные вещи простыми словами и договариваться с коллегами;
— знаете и применяете математику, ML и прикладную статистику для создания алгоритмических систем, видите связь между математическими формулами и их влиянием на бизнес.
Будет здорово, если вы:
— имеете опыт работы с поисковым ранжированием или рекомендациями;
— писали продакшен-код для высоконагруженных систем;
— занимались научной работой и исследованиями.
Работа у нас — это:
— возможность влиять на опыт миллионов пользователей;
— разнообразные задачи: от классического ML и RL до численных методов и математического моделирования;
— свобода предлагать идеи и доводить их до продакшена: от гипотезы до алгоритма;
— сильная команда с разносторонней экспертизой: можно развивать инженерные и DS-скилы, углубляться в ML-моделирование, развивать продуктовую экспертизу или культуру разработки;
— 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 4 городах России.
