- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Стажёр — Data Science в команду Antifraud Авито
Оценка ИИАвито — один из лучших работодателей для старта в IT. Сильная инженерная культура, работа с высоконагруженными системами и реальное влияние на продукт делают эту позицию крайне привлекательной.
Сложность вакансии
Оценка ИИДля стажировки требования стандартные: нужно знать базу ML, Python и SQL. Основная сложность заключается в высоком конкурсе в Авито и необходимости быстро адаптироваться к работе с реальным продакшеном.
Анализ зарплаты
Оценка ИИСтажировки в крупных тех-компаниях Москвы обычно оплачиваются в диапазоне от 50 000 до 90 000 рублей в месяц при полной занятости. Авито традиционно предлагает конкурентную оплату для стажеров, соответствующую рыночным лидерам.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Авито уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Авито и начните свою карьеру в Data Science, работая над реальными задачами борьбы с фродом!
Описание вакансии
Стажёр — Data Science в команду Antifraud Авито
Москва
Компания: Авито
*☑️*Вам предстоит:
-разрабатывать и улучшать алгоритмы обнаружения фрода;
-создавать и дорабатывать эвристики и ML-модели;
-работать с задачами классификации текстов: экспериментировать с разными архитектурами и таргетами;
-подготавливать, размечать и анализировать данные;
-оценивать качество моделей и отслеживать их поведение в продакшене;
-анализировать эффективность решений на данных и бизнес-метриках;
-участвовать во внедрении ML-решений.
*☑️*Мы ждём, что вы:
-имеете базовые знания в ML / Data Science и знакомы с задачами NLP;
-умеете работать с данными и писать на Python (Pandas, NumPy), знакомы с Jupyter Notebook;
-владеете SQL для извлечения данных;
-понимаете основные ML-методы и их применимость;
-готовы учиться, работать в команде и принимать обратную связь;
-читаете технические материалы на английском языке;
-готовы к работе с большим объёмом устной коммуникации.
Python Job в Telegram | в VK | в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- NumPy
- Pandas
- Machine Learning
- SQL
- NLP
- Jupyter Notebook
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка базовых знаний классических алгоритмов, которые часто используются в антифрод-системах.
Расскажите, как работают древовидные модели (например, Random Forest или Gradient Boosting) и почему они популярны в задачах классификации?
Вакансия предполагает работу с NLP. Важно понимать, как кандидат представляет текстовые данные для моделей.
Какие методы векторизации текста вы знаете и в чем разница между TF-IDF и Word2Vec?
SQL — критически важный навык для извлечения данных в Авито.
Напишите SQL-запрос, который находит топ-5 пользователей по количеству совершенных действий за последние 24 часа.
Антифрод требует понимания специфических метрик, так как данные часто несбалансированы.
Какие метрики качества классификации лучше использовать, если в данных очень мало примеров фрода (дисбаланс классов)?
Проверка навыков работы с библиотеками обработки данных.
Как в Pandas объединить две таблицы по общему ключу и обработать пропущенные значения?
Похожие вакансии
Стажер data science (ИИ в агростраховании)
Стажер/Data Scientist (NLP/LLM)
Стажёр Deep Learning (RecSys для Anti‑Fraud)
Стажер / Джуниор Аннотатор (разметчик) данных для обучения ИИ
Стажёр ML Engineer
Стажер (Risk modelling&research)
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!