Старший Data Scientist в команду Авито Путешествия

Навыки

• A/B-тесты
• Самостоятельность
• Big Data
• XGBoost / LightGBM / CatBoost
• CI/CD
• Конверсия
• Дашборды и витрины

О компании и продукте

• Авито.Путешествия — быстрорастущий продукт внутри крупнейшей онлайн-платформы объявлений в мире. Мы конкурируем с крупнейшими тревел-игроками и при этом обладаем уникальным преимуществом: гигантская экосистема Авито, доступ к данным о поведении пользователей за пределами тревел, и инфраструктура, которая позволяет масштабировать решения до десятков миллионов пользователей.Направление динамического ценообразования — одна из ключевых ставок бизнеса на горизонте 2027+. Это про то, чтобы каждый рубль, вложенный в промо или скидку, работал точно на свою задачу: привлекал нового байера, реактивировал спящего, увеличивал LTV хоста.

Задачи

• проектировать и строить ML-системы для ценообразования, промо-аллокации и прогнозирования спроса — от постановки до продакшена
• декомпозировать бизнес-задачи в ML/оптимизационные постановки. Понимать что именно мы должны оптимизировать и где использовать ML, а где обойтись подходами проще
• проектировать и анализировать эксперименты (A/B, switchback, каузальный инференс), валидировать модели на оффлайн- и онлайн-метриках
• встраивать модели в продукт: realtime/batch пайплайны, интеграция с сервисами бекенда
• обеспечивать зрелость ML-систем: мониторинг, алерты, тесты, документация, воспроизводимость экспериментов
• влиять на продуктовые и бизнес-решения через данные — объяснять результаты стейкхолдерам и продакт-менеджерам
• поайтемные промо: выбор объектов для продвижения в выдаче — какие объявления «подсветить», чтобы поднять GMV и улучшить матчинг спроса и предложения
• uplift-модели для промо-кампаний: отделить тех, кого промо реально сдвинет, от тех, кто купил бы и так
• модели ценовой эластичности спроса: как изменится букинг при изменении цены на X% для данного сегмента / региона / сезона
• прогнозирование спроса (demand forecasting): кратко- и среднесрочные прогнозы на уровне регионов, дат, категорий жилья — для оптимизации аллокации промо-бюджетов и планирования стока
• дизайн и анализ A/B-тестов для ценовых и промо-интервенций (с учётом сетевых эффектов маркетплейса, switchback-дизайны)
• каузальный инференс: оценка эффекта промо и ценовых изменений в ситуациях, когда чистый A/B невозможен (diff-in-diff, synthetic control, instrumental variables)

Требования

• имеете 4+ лет опыта в Data Science с фокусом на задачи ценообразования, монетизации, промо-оптимизации или смежные задачи
• имеете уверенный Python и опыт построения ML-пайплайнов от датасета до прода (sklearn, scipy бустинги, pytorch — в зависимости от задачи)
• имеете опыт продуктивизации моделей: Docker, Git, CI/CD, микросервисная архитектура
• умеете работать с большими данными: SQL на уровне сложных аналитических запросов, опыт с Vertica/Trino или аналогами
• понимаете экономику маркетплейсов: двусторонние эффекты, механика комиссий и промо
• умеете объяснять сложные модели и их результаты нетехнической аудитории — продактам, бизнесу, стейкхолдерам
• самостоятельность: умеете сами ставить задачи, приоритизировать и доводить до результата

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
• побаерные промо: модель, которая определяет, какому пользователю какой оффер отдать (скидка, кэшбек, бонусные ночи), чтобы максимизировать конверсию при контроле бюджета

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.