Data Scientist в команду автомодерации

– 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.

– 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.

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.

– 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).

— 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.