Data Scientist в команду Search Quality

Навыки

• A/B-тесты
• Решения на данных
• Highload
• Микросервисы
• Machine Learning
• Python
• Spark

О компании и продукте

• 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.

Задачи

• 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

Требования

• 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
• имеете опыт работы с поисковым ранжированием или рекомендациями

Будет плюсом

• писали продакшен-код для высоконагруженных систем
• занимались научной работой и исследованиями

Условия

• 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

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.