- Страна
- Россия
Data Scientist в команду автомодерации
Оценка ИИАвито — один из лучших работодателей в РФ с сильной инженерной культурой и интересными задачами на больших данных. Позиция предполагает работу над социально значимым продуктом (безопасность) и использование современного технологического стека.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует навыков Full-stack Data Scientist, что подразумевает не только знание алгоритмов, но и умение самостоятельно выводить модели в продакшн. Работа в Trust & Safety Авито связана с огромными объемами данных и высокими требованиями к точности и скорости работы моделей.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для Senior/Middle+ Data Scientist в Авито рыночные ожидания составляют от 300 000 до 500 000 рублей. Это соответствует верхнему сегменту российского IT-рынка для продуктовых компаний.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
Data Scientist в команду автомодерации
Стек: Python, NumPy, pandas, scikit-learn, CatBoost, PyTorch, SQL, NLP
Команда автомодерации (Trust & Safety) отвечает за качество и безопасность контента на Авито. Мы ищем Full-stack Data Scientist, который ведёт ML-решения end-to-end: от данных и обучения моделей до ин…
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- NumPy
- Pandas
- Scikit-learn
- CatBoost
- PyTorch
- SQL
- NLP
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики работы с контентом и модерацией.
Как бы вы решали проблему дисбаланса классов при обучении модели для поиска редких нарушений правил платформы?
Оценка навыков работы с NLP, указанных в стеке.
Какие подходы к векторизации текста вы бы использовали для классификации объявлений в реальном времени?
Проверка Full-stack компетенций и понимания жизненного цикла модели.
Расскажите о вашем опыте деплоя ML-моделей. Как вы обеспечиваете мониторинг качества модели после выкатки в продакшн?
Оценка владения ключевым инструментом из стека.
В каких случаях вы предпочтете CatBoost нейронным сетям при работе с табличными данными и текстом?
Проверка умения работать с данными напрямую.
Опишите сложный SQL-запрос, который вам приходилось писать для подготовки датасета. Как вы оптимизировали его производительность?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
