Data Scientist в команду автомодерации

Навыки

• XGBoost / LightGBM / CatBoost
• Дашборды и витрины
• Анализ данных
• Data Quality
• Финтех и платежи
• Grafana
• Kubernetes

О компании и продукте

• Команда автомодерации (Trust & Safety) отвечает за качество и безопасность контента на Авито. Наша цель — не допускать нежелательный контент к пользователям и делать платформу надёжной и безопасной.Мы разрабатываем и поддерживаем ML-систему проверки объявлений (текст, фото, параметры), которая уже помогает автоматизировать большую часть проверок и снижать нагрузку на ручную модерацию. Сейчас команда запускает новый проект внутри направления автомодерации. В нём будет много задач с нуля, свобода в выборе подходов и возможность заметно повлиять на продукт. При этом мы опираемся на существующие решения и будем постепенно развивать их под новые требования.Мы ищем Full-stack Data Scientist, который ведёт ML-решения end-to-end: от данных и обучения моделей до инференса и мониторинга в продакшене.

Задачи

• повышать качество автомодерации на уровне продукта
• выбирать оптимальный подход под задачу и риск: от правил/регулярок и классических моделей до трансформеров и LLM (в зависимости от тяжести нарушения, бизнес-импакта и стоимости решения)
• готовить данные и датасеты: сбор, разметка/правила, генерация обучающих выборок, контроль качества данных
• разрабатывать модели модерации текста (≈80%) и изображений (≈20%), комбинировать сигналы из текста, фото и параметров объявления
• встраивать модели в пайплайны автомодерации и обеспечивать стабильную работу в проде
• настраивать мониторинг качества и деградаций во времени, алёрты и регулярные итерации улучшений
• оценивать влияние решений на продукт и бизнес-метрики

Требования

• умеете проводить полный цикл ML-разработки: данные
• мониторинг
• проверка влияния (AB или эквивалентные подходы)
• имеете большой опыт в NLP или значимый опыт вывода и сопровождения моделей в продакшене
• уверенно владеете Python и DS-стеком: NumPy / pandas, scikit-learn, CatBoost (или аналоги), и умеете работать с DL-фреймворками (например, PyTorch)
• понимаете, как выбирать методы под задачу и аргументированно объяснять компромиссы между качеством, стоимостью, скоростью и рисками
• умеете оценивать качество моделей при запуске и отслеживать его изменение во времени (дрейф, деградации, проблемы данных)
• пишете SQL-запросы на уровне, достаточном для анализа данных и диагностики качества
• читаете англоязычную техническую литературу
• имеете опыт в модерации, Trust & Safety, антифроде
• настраивали мониторинг/алёрты (Grafana), участвовали в AB и канареечных релизах

Будет плюсом

• знакомы с практиками MLOps: Kubeflow, K8s, feature store, MLflow
• использовали LLM в прикладных задачах
• работали с CV или мультимодальными задачами (VLM)

Условия

• возможность влиять на бизнес и развитие продукта
• интересные и разнообразные задачи: аналитики в Авито ищут точки роста бизнеса, изучают поведение пользователей, придумывают фреймворки и настраивают дашборды
• много качественных данных, мощная инфраструктура и инструменты, любое необходимое железо — всё готово для продуктивной работы
• талантливая команда, крутая аналитическая 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 и замечательный офис в двух минутах от метро «Белорусская»: панорамный вид центр города, места для уединённой работы и зоны отдыха

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.