Авито9 дней назад
Data Scientist в коммерческий департамент Авито (ML Autotasking)
Зарплата не указана
FULL_TIMEМосква
Обязанности
- 01проектировать и развивать модели склонности, look-alike- и uplift-модели для подбора наиболее релевантных коммерческих предложений конкретным клиентам с учётом их истории, контекста и предыдущих контактов с менеджерами по продажам
- 02участвовать в построении end-to-end пайплайна принятия решений: от формирования пула возможных офферов для клиента до ранжирования и отбора шорт-листа предложений для ежедневного обзвона менеджерами по продажам
- 03разрабатывать и улучшать офлайн-алгоритмы скоринга и ранжирования предложений в условиях ограниченных ресурсов: ограниченного числа звонков, отменённых предложений, конкуренции между офферами
- 04участвовать в дизайне и интерпретации экспериментов (A/B, holdout, uplift-валидация), принимать решения о масштабировании моделей на основе инкрементального эффекта
- 05формировать и поддерживать стандарты разработки моделей и валидации: от постановки задачи и выбора метрик до воспроизводимости экспериментов и стабильности продакшен-решений
- 06доводить модели до продакшена: участвовать во внедрении, мониторинге качества и итеративном улучшении решений на основе реального поведения клиентов и менеджеров по продажам
Требования
- 01имеете от 3 лет опыта работы в Data Science / Machine Learning с фокусом на продуктовые ML-решения, доведённые до продакшена
- 02имеете практический опыт построения моделей склонности, look-alike- или uplift-моделей для продуктовых или коммерческих сценариев
- 03работали с задачами ранжирования или приоритизации объектов в условиях ограниченных ресурсов, например с лимитами на показы, звонки или бюджеты
- 04уверенно владеете Python и SQL для анализа данных, обучения моделей и построения ML-пайплайнов
- 05понимаете принципы офлайн- и онлайн-валидации моделей, участвовали в дизайне и интерпретации экспериментов (A/B, holdout, uplift-оценка) вместе с аналитиками и продуктовыми командами
- 06имеете опыт вывода моделей в продакшен: участвовали во внедрении, отслеживали качество, работали с деградациями и итеративно улучшали решения
- 07готовы брать на себя техническую ответственность за ML-решения и взаимодействовать с продуктовой командой, аналитиками и инженерами на всех этапах жизненного цикла модели
Условия
- 01прозрачная система премий, достойная зарплата — размер обсудим на собеседовании
- 02личный бюджет на обучение, который можно тратить на книги, курсы и конференции
- 03забота о здоровье: с первого дня у вас будет ДМС со стоматологией, в офисе принимают терапевт и массажист
- 04удалёнка или офис в 2 минутах от метро «Белорусская»: панорамный вид на центр города, места для уединённой работы и зоны отдыха