АВИТО ТЕХ·Москва·25 сент.
Старший Data Scientist в команду поискового ранжирования (Deep Learning)
Ориентир по рынку≈ 130 000 – 288 000 ₽наш грубый ориентир по 130 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисMiddleПолная занятость
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Объявление живое, и что за работа, понятно из текста.
3 из 4 в норме
Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться
Деньги
Вилку работодатель не назвал. Грубый ориентир: столько платят в 130 вакансиях уровня Middle по всему рынку, без учёта специальности.
Живость
Открыта 24 дня, и признаков фиктивного найма у неё нет. Раньше не выкладывалась.
Описание
Обязанности: 4, требования: 7. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Обещают
- ДМС со стоматологией, обучение за счёт компании и аккредитованная IT-компания
Что требуют
ОбязательноMLPythonGoSparkSQLNLPNode.js
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, SQL +20%.
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.
Чем предстоит заниматься
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
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
Дополнительно
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
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).