- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
DS инженер в команду Авито Путешествия
Оценка ИИАвито — один из лучших работодателей в РФ с сильной инженерной культурой. Интересные задачи на стыке CV и NLP, работа в крупном продукте и возможность удаленной работы делают вакансию крайне привлекательной.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует уверенного владения Python и глубоких знаний в CV/NLP, а также опыта продуктивизации моделей (Docker, CI/CD). Высокая планка ожиданий по самостоятельности в ведении полного цикла разработки.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для позиции Data Scientist с опытом от 2 лет в крупных технологических компаниях уровня Авито рыночные предложения обычно находятся в диапазоне 250 000 – 400 000 рублей. Точная сумма будет зависеть от результатов технического интервью и грейда кандидата.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Авито уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Авито Путешествий и создавайте инновационные ML-решения для миллионов пользователей!
Описание вакансии
DS инженер в команду Авито Путешествия
Локация: Удалённо
Компания: Авито
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Авито.Путешествия — один из крупнейших сервисов краткосрочной аренды жилья в России. Каждый день мы помогаем тысячам людей найти место для отдыха, а хостам — быстрее сдавать и зарабатывать больше. Ищем Data Scientist’а в продуктовую команду, чтобы прокачивать селлерский и пользовательский опыт через CV/NLP и ML: помогать делать объявления заметнее, повышать качество контента и персонализировать подсказки и фильтры под разные сценарии поиска.
Примеры будущих задач:
- Оценка и улучшение качества фотографий: image quality scoring, детект “плохих” фото, enhancement/ретушь, рекомендации хосту.
- Извлечение атрибутов из фото и текста: классификация/сегментация, мультимодальные модели, нормализация и добавление параметров в фильтры.
- Автозаполнение/улучшение описаний: генерация и подсказки на основе выявленных атрибутов жилья и контента.
- Интеграция ML в селлерскую платформу и ассистента: подсветка “что исправить”, персональные рекомендации, измеримый эффект на конверсию/качество объявлений.
Вам предстоит:
- Решать разнообразные мультимодальные задачи на стыке CV/NLP.
- Декомпозировать продуктовые/бизнес-задачи в ML-постановки, формировать гипотезы и критерии успеха вместе с командой.
- Вести полный цикл разработки моделей: данные → фичи/обучение → offline/online-оценка → внедрение → итерации.
- Встраивать модели в продукт: интеграции с сервисами, API, оптимизация скорости/стоимости инференса.
- Обеспечивать “продовую” зрелость: воспроизводимость, тесты, мониторинг качества/дрейфа, алерты, документация.
Мы ждём, что вы:
- имеете 2+ года опыта в DS с фокусом на CV и/или NLP (желательно — в продуктовой среде).
- имеете уверенный Python и опыт построения ML-пайплайнов от датасета до прода.
- имеете опыт продуктивизации моделей: Docker, Git, CI/CD, работа с сервисной архитектурой/микросервисами, мониторинг.
- умеете объяснять решения и результаты стейкхолдерам без DS-бэкграунда, объяснить подход и метрики.
- имеете понимание ML-метрик и валидации, постановка A/B тестов совместно с аналитической командой
🌐 Резюме отправлять: Откликнуться
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Git
- A/B Testing
- Python
- Machine Learning
- CI/CD
- Microservices
- Computer Vision
- NLP
- Docker
- Multimodal Models
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с качеством фотографий и извлечением атрибутов.
Расскажите о вашем опыте работы с Image Quality Scoring: какие архитектуры использовали и как валидировали результаты?
В задачах указаны мультимодальные модели и NLP.
Как бы вы подошли к задаче сопоставления текстового описания объекта недвижимости и его фотографий для выявления несоответствий?
Авито уделяет большое внимание стабильности сервисов.
Как вы организуете мониторинг качества модели в продакшене и как боретесь с дрейфом данных (data drift)?
Упоминается оптимизация инференса.
Какие методы оптимизации скорости работы моделей вы применяли для высоконагруженных систем?
Важно умение работать с бизнесом.
Опишите случай, когда вам нужно было объяснить сложную ML-метрику стейкхолдеру без технического бэкграунда. Как вы это сделали?
Похожие вакансии
ML разработчик (Senior)
Senior / Middle+ Data Scientist
MlOps / Python Backend Engineer (ML)
Data Scientist Senior
Senior/Middle Data Engineer
ML разработчик (Middle)
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!