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
Любой поисковый запрос, совершённый пользователями Авито, проходит через миĸросервисы и алгоритмы ранжирования, написанные нашей командой. Мы отвечаем за качество финального ранжирования поисковых ответов Авито, техническую работоспособность поиска, помогаем коллегам внедрять продуктовые идеи в жизнь на поисковой ленте.
Мы любим «смотреть на данные», искать инсайты и воплощать идеи в жизнь в коде алгоритмов. Мы пишем на Python и Go, проводим аналитику на Spark, занимаемся машинным обучением.
Мы ищем мотивированных коллег уровня middle/senior, которые смогут усилить нашу команду и привнести в нашу работу взгляд со стороны.
Примеры будущих задач:
- создавать и настраивать алгоритмы ранжирования с учётом различных аспектов: счастье покупателя и продавца, монетизационные правила и т. д.;
- разрабатывать, внедрять и улучшать ML-модели, используемые внутри алгоритмов;
- управлять ликвидностью — важно, чтобы товары каждого продавца могли оказаться в топе выдачи и быть проданными на Авито;
- проводить офлайн- и AB-аналитику проведённых экспериментов;
- общаться с коллегами из продуктовых команд.
Мы ждём, что вы:
- имеете не менее двух лет опыта работы, связанной с ML и алгоритмами;
- умеете писать эффективный код;
- бегло знаете Python, готовы освоить Golang;
- не боитесь «смотреть на данные», принимаете решения на их основании, умеете наглядно аргументировать свои решения, объяснять сложные вещи простыми словами и договариваться с коллегами;
- знаете, умеете и любите применять 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;
- не боитесь писать продаĸшен-ĸод;
- занимали высокие места в соревнованиях по машинному обучению;
- занимались научной работой и любите исследования;