Data Scientist в команду Ассистента для покупателя (Ави)

О команде

Наша команда отвечает за развитие AI-ассистента для покупателей на Авито. Ассистента зовут Ави.Ави помогает покупателю найти то, что он ищет: подбирает релевантные объявления по запросу, помогает разобраться в различиях между вариантами и подсказывает, насколько цена в объявлении отличается от рыночной. В перспективе мы хотим, чтобы Ави умел закрывать любые запросы пользователей Авито.Сейчас мы на ранней стадии: быстро запускаем новые навыки, проверяем гипотезы и ищем то, что приносит пользователям максимальную ценность. Многое ещё предстоит построить, и вы будете влиять на то, каким станет Ави.Мы ищем сильного DS-инженера, который усилит команду: будет создавать новый функционал ассистента и повышать его качество.

Примеры будущих задач

• — разрабатывать новые навыки ассистента для продуктовых сценариев
• — развивать текущие навыки и улучшать качество работы агентной системы
• — строить надёжную инфраструктуру и участвовать в разработке методологии оценки качества работы ассистента
• — дообучать и адаптировать LLM под задачи ассистента.

Мы ждем, что вы

• — имеете не менее 3 лет опыта реализации и эксплуатации ML-решений
• — глубоко понимаете устройство современных ML-алгоритмов: от классических подходов до трансформеров
• — хорошо понимаете архитектуру LLM, следите за AI-трендами и умеете быстро переносить идеи из статей в продакшен
• — имеете опыт работы с современными NLP-моделями и их вывода в высоконагруженный продакшен
• — уверенно пишете на Python и работаете с PyTorch.

Будет здорово, если вы

• — имеете продакшен-опыт разработки агентных систем: tool calling, оркестрация, работа с памятью и контекстом
• — работали с фреймворками для распределённого обучения или оптимизации инференса: vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, DeepSpeed
• — занимали высокие места в ML-соревнованиях, например Kaggle.

Работа у нас — это

• — возможность влиять на продукт: ваши решения будут улучшать опыт миллионов пользователей
• — сложные технологические задачи на большом масштабе
• — мощное железо: доступ к производительным GPU-кластерам для экспериментов
• — сильное комьюнити: команда экспертов, с которой можно обсуждать идеи и подходы
• — развитие: бюджет на обучение, курсы, конференции и профессиональную литературу
• — забота о здоровье: ДМС со стоматологией с первого дня, в офисе принимают терапевт и массажист
• — гибкость: возможность работать удалённо или из офисов в 4 городах России.