Data Scientist в команду автомодерации

О команде: 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.
Примеры будущих задач: –       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.
Мы ждем, что вы: –       умеете проводить полный цикл ML-разработки: данные → модель → прод → 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.
Будет здорово, если вы: –       имеете опыт в модерации, Trust & Safety, антифроде;–       знакомы с практиками MLOps: Kubeflow, K8s, feature store, MLflow;–       настраивали мониторинг/алёрты (Grafana), участвовали в AB и канареечных релизах;–       использовали LLM в прикладных задачах;–       работали с CV или мультимодальными задачами (VLM).
Работа у нас — это: — 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.