Data Scientist в команду Data Gathering

Summary

Data Scientist on Avito's Data Gathering team building and deploying ML models on internal and partner data to power analytics, antifraud, monetization, and personalized user communications. Core stack: Python, CatBoost, Pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch, Docker, SQL/NoSQL.

О команде: Авито — компания, сервисами которой пользуются миллионы человек ежедневно. В команде Data Gathering мы разрабатываем платформу, которая позволяет собирать, обогащать и управлять данными о пользователях.Мы строим сложные ML-модели на основе больших массивов внутренних данных Авито и внешних данных от партнёров. Результаты нашей работы используются во внутренней аналитике, антифроде, монетизационных продуктах, а также помогают Авито выстраивать персональную коммуникацию с пользователями.Мы ищем DS-инженера, который поможет обрабатывать и исследовать разные признаки, а также создавать модели для их предсказания. Примеры будущих задач: — строить ML-решения: от формулирования гипотезы и сбора данных до вывода модели в продакшен и добавления алертов;— анализировать качество моделей, формулировать, собирать и тестировать новые гипотезы вместе с заказчиками из разных команд Авито;— оценивать полезность внешних данных для бизнеса в рамках проверки влияния новых признаков на ключевые метрики на основе A/B-тестов вместе с продакт-менеджером и аналитиком. Мы ждем, что вы: — хорошо понимаете ML-алгоритмы: классические и основные архитектуры нейронных сетей;— имеете не менее 3 лет опыта реализации и эксплуатации ML-решений;— имеете опыт работы с ML-моделями и их внедрения в продакшен;— пишете поддерживаемый, тестируемый и масштабируемый код на Python;— владеете стеком: CatBoost, Pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch;— имеете опыт работы с микросервисами на Python, Docker, SQL- и NoSQL-базами данных;— владеете английским языком на уровне, который позволяет бегло читать специализированную литературу. Будет здорово, если вы: — получили высшее образование в области вычислительной математики, статистики, анализа данных или смежных направлений;— участвовали в открытых соревнованиях по анализу данных;— работали с современными NLP-моделями. Работа у нас — это: — возможность влиять на бизнес и развитие продукта;— интересные и разнообразные задачи;— много качественных данных, мощная инфраструктура и инструменты, любое необходимое железо — всё готово для продуктивной работы;— талантливая команда, сильная DS культура и сообщество профессионалов;— прозрачная система премий, достойная зарплата — размер обсудим на собеседовании;— личный бюджет на обучение, который можно тратить на книги, курсы и конференции;— забота о здоровье: с первого дня у вас будет ДМС со стоматологией, в офисе принимают терапевт и массажист;— удалёнка или офис в 2 минутах от метро «Белорусская»: панорамный вид на центр города, места для уединённой работы и зоны отдыха.

See also

要針對這個職缺調整履歷嗎?

目前無法檢查您與這個職缺的符合程度;請先將履歷加入個人檔案,下次即可查看。

A new version of freehire is available