Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Команда IMV разрабатывает модели для определения рыночной стоимости товаров и услуг на Авито — от автомобилей и личных вещей до аренды жилья. Модели помогают продавцам выбирать стратегию продажи, а покупателям — ориентироваться в ценах и принимать более взвешенные решения. Команда работает с табличными данными, текстами и изображениями, стремясь к точным прогнозам, адаптивности моделей, стабильной работе в продакшене и объяснимости результатов.
задачи
Разрабатывать и улучшать модели оценки стоимости товаров на основе табличных данных, текстов и изображений
Исследовать современные подходы машинного обучения, формулировать и проверять гипотезы, проводить эксперименты и анализировать результаты
Выбирать метрики, проводить валидацию моделей, искать причины ошибок и возможности для улучшения
Проектировать решения, адаптирующиеся к изменениям рынка и особенностям разных категорий товаров
Развивать интерпретируемость моделей и объяснять факторы, влияющие на предсказания
Участвовать в проектировании пайплайнов и внедрении моделей
Настраивать мониторинг и поддерживать модели после запуска
Взаимодействовать с продакт-менеджерами, аналитиками и инфраструктурными командами
Участвовать в технических обсуждениях, ревью решений и развитии практик машинного обучения команды
требования
Не менее 3 лет опыта решения прикладных задач машинного обучения и запуска моделей в продакшен
Глубокое понимание классических алгоритмов машинного обучения и нейросетевых архитектур, умение системно улучшать качество моделей
Уверенное владение Python, PyTorch и основными инструментами для работы с данными
Хорошее знание SQL
Понимание жизненного цикла моделей машинного обучения: от подготовки данных и обучения до внедрения, мониторинга и переобучения
Умение разбираться в сложных задачах, самостоятельно формулировать гипотезы и доводить их проверку до результата
Умение использовать ИИ-агентов в разработке и исследованиях, ставить им задачи и критически оценивать результаты
Умение находить баланс между качеством моделей, скоростью разработки и потребностями продукта
условия
Возможность влиять на пользовательский опыт и развивать ML-продукт Авито
Исследовательские и инженерные задачи на большом масштабе
Сильная команда, которая делится знаниями и вместе решает сложные задачи
Возможность изучать и применять новые подходы, доступ к вычислительным ресурсам для экспериментов и инференса
Бюджет на обучение, курсы, конференции и профессиональную литературу
ДМС со стоматологией с первого дня; в офисе принимают терапевт и массажист
.svg)
