- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Scientist в команду монетизации
Оценка ИИАвито — один из топовых работодателей в РФ с сильной инженерной культурой. Вакансия предлагает интересные задачи на стыке науки и бизнеса, удаленный формат работы и прозрачные перспективы роста.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием глубоких знаний в математике, опыта работы от 3 лет и специфических навыков в ранжировании или монетизации. Также ожидается готовность работать с научными статьями и писать качественный продакшен-код.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Data Scientist с опытом от 3 лет в крупном тех-гиганте уровня Авито рыночные предложения обычно находятся в диапазоне 300-450 тысяч рублей. Это соответствует верхнему сегменту рынка для Middle+/Senior специалистов в России.
Сопроводительное письмо
Я заинтересован в позиции Data Scientist в команде монетизации Авито. Мой опыт работы с ML-алгоритмами и системами ранжирования более трех лет позволяет мне эффективно решать задачи по оптимизации выдачи платных объявлений и улучшению пользовательского опыта. Меня привлекает ваш подход, где рост выручки является следствием технологического развития и пользы для клиента.
В своей практике я не только разрабатываю модели, но и активно пишу продакшен-код, а также опираюсь на научные исследования для поиска оптимальных решений. Уверен, что мои навыки в области прикладной статистики и опыт работы с рекомендательными системами помогут вашей команде масштабировать текущие проекты и успешно внедрять новые алгоритмы в поиске и рекомендациях.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Авито уже сейчас
Присоединяйтесь к команде монетизации Авито и создавайте алгоритмы, которые влияют на миллионы пользователей!
Описание вакансии
Data Scientist в команду монетизации
Локация: Удаленно
Компания: Авито
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Наша команда отвечает за DS-направление монетизации Авито и разрабатывает технологии (алгоритмы, механизмы, ML-модели), которые обеспечивают эффективность инструментов монетизации для сервиса и его пользователей. Мы верим, что в вопросах монетизации следует в первую очередь думать о пользе, которую можно принести пользователям, а рост выручки будет следствием продуктового и технологического развития.
Примеры будущих задач:
– раскатить алгоритм определения позиции виджета «Подобрали для вас» в поиске;
– исследовать кандидатогенератор сопутствующих объявлений в виджете «Подобрали для вас» в поиске;
– подобрать сходящимся алгоритмом долю платных объявлений на главной в зависимости от пользователя.
Вам предстоит:
– масштабировать и развивать врезки с платными объявлениями в поиске;
– улучшать размещение платных объявлений в рекомендациях на главной.
Мы ждём, что вы:
– имеете не менее трёх лет опыта работы, связанного с ML и алгоритмами;
– умеете принимать решения на основании данных и наглядно аргументировать свои решения, объяснять сложные вещи простыми словами и договариваться с коллегами;
– готовы читать научные статьи и находить в них полезные для практики идеи;
– знаете, умеете и любите применять математику, ML и прикладную статистику для создания алгоритмических систем, видите связь между математическими формулами и их влиянием на бизнес;
– имеете опыт работы с ранжированием/рекомендациями или в монетизации/ценообразовании;
– не боитесь писать продакшен-код;
– занимались научной работой и любите исследования;
– имеете достижения в соревнованиях по программированию, математике, физике или ML.
🌐 Резюме отправлять: Откликнуться
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- A/B Testing
- Python
- Machine Learning
- Statistics
- Recommendation Systems
- Algorithms
- Ranking
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с алгоритмами монетизации и ранжирования, где важно понимать бизнес-эффект.
Как бы вы оценили влияние изменения алгоритма ранжирования платных объявлений на долгосрочный LTV пользователя?
В описании указаны задачи по подбору доли платных объявлений сходящимся алгоритмом.
Какие методы оптимизации или обучения с подкреплением вы бы использовали для динамического определения доли рекламного контента?
Работа в Авито требует умения работать с большими данными и выводить модели в продакшен.
Расскажите о вашем опыте написания продакшен-кода: как вы обеспечиваете масштабируемость и отказоустойчивость ваших ML-сервисов?
Упоминается работа с виджетами рекомендаций («Подобрали для вас»).
Как бороться с проблемой холодного старта при внедрении нового типа платных рекомендаций в поиске?
Требуется умение аргументировать решения на основе данных.
Опишите случай, когда результаты A/B теста противоречили вашей гипотезе. Как вы интерпретировали данные и какое решение приняли?
Похожие вакансии
MLOps Engineer (ML pipelines / Kubernetes / Airflow)
Senior Data инженер
Senior MLOps Engineer (Platform Development / LLMOps)
Data Engineer / SAP HANA Developer (Senior)
Data Scientist в RecSys
Data Engineering Team Lead (команда Clickhouse)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- Россия