Старший Data Scientist в команду поискового ранжирования (Deep Learning)

Ориентир по рынку≈ 400 000 – 500 000 ₽наша приблизительная оценка по 14 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🌍 УдалённоSeniorПолная занятостьКорпорация

≈ 400 000 – 500 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Только задачи не расписаны: что за работа, придётся спрашивать.

2 из 4 в норме

Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться

Деньги

Вилку работодатель не назвал. Ориентир на созвон: столько платят в 14 похожих вакансиях Data Scientist уровня Senior.

платят меньше400 000 – 500 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Вилки нет

Живость

Открыта 31 день, и признаков фиктивного найма у неё нет. Раньше её уже выкладывали 1 раз: спросите, почему место снова свободно.

Живая

Описание

Требований 6, а чем предстоит заниматься, не сказано.

Обещают: ДМС со стоматологией и обучение за счёт компании
Не сказано: как оформят, из каких стран можно работать и часовой пояс команды

Задач нет

Что требуют

ОбязательноMLPythonGoSparkSQLNLPNode.js

Надбавка к зарплате на этом уровне: ML +43%, Python +22%.

Ясно

Полный разбор в Pro

Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме

Сколько просить

Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга

Ваше резюме против требований

Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика

Спросить у работодателя

Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона

Когда откликаться

Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии

30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro

Наша компания

Поиск — главный источник сделок в Авито. Наша команда отвечает за модель ранжирования, которая напрямую повышает количество сделок между покупателями и продавцами. Мы работаем в полном цикле — от гипотезы до инференса и A/B-теста на десятках миллионов пользователей. Прямое влияние на бизнес — это про нас. Сейчас находимся на стадии технологического перехода на DL ранжирование. Примеры будущих задач: Развивать архитектуру модели: учёт пользовательской истории, контекста выдачи и связи между запросом и объявлением;Ускорять контур инференса моделей в продакшен-среде;Проектировать и поддерживать пайплайны данных для поиска: контроль качества, инкрементальные обновления и фичеинжиниринг;Развивать и ускорять пайплайны обучения: multi-GPU и multi-node обучение, оптимизация throughput и стабильности.

Наши требования

Уверенно пишете на одном или нескольких языках программирования

У нас в основном Python и Go

Умеете вести ML-задачу end‑to‑end — от данных до продакшен-инференса и A/B-экспериментов

Желаете развиваться в экспертном направлении

Будет здорово, если вы: Имеете production-опыт в поиске, рекомендациях или ML-ранжировании;Имеете опыт работы со Spark/SQL на больших объёмах данных;Умеете превращать идеи из статей в работающие эксперименты;Имеете опыт в одном или нескольких направлениях: NLP / CV / RL

Работа у нас — это: Возможность улучшать опыт миллионов пользователей;Интересные и сложные задачи на большом масштабе;Сильная команда, которая всегда готова прийти на помощь;Мощная инфраструктура и multi-node-кластер с H100 для изучения и проб нового;Бюджет на обучение, который можно тратить на курсы или профессиональную литературу;Забота о здоровье: с первого дня у вас будет ДМС со стоматологией;Возможность работать удалённо или из офисов в четырёх городах России