Data Scientist в команду ранжирования рекомендаций главной

Задачи

• Развивать нейроранкер на базе early-fusion Transformer: эффективный attention, ID-based-представления и мультимодальные сигналы;
• Проектировать multi-objective ranking: новые таргеты и функции потерь;
• Масштабировать распределённое обучение на multi-node GPU-кластере с H100;
• Регулярно дообучать модели на свежих пользовательских данных;
• Строить реактивную ленту, адаптирующуюся к действиям пользователя прямо во время просмотра;
• Исследовать и разрабатывать алгоритмы, обеспечивающие баланс между релевантностью и разнообразием рекомендаций.

Требования

• Имеете production-опыт в рекомендациях, поиске или ML-ранжировании;
• Хорошо владеете PyTorch и умеете обучать DL-модели на больших объёмах данных;
• Ведёте ML-задачи end-to-end: от гипотезы и обучения до A/B-теста и внедрения в продукт.

Условия и бенефиты

• 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;
• 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 на центр города, места для уединённой работы и зоны отдыха.