Старший Data Scientist в команду ML Autotasking

О команде

Наша команда отвечает за развитие отдела продаж Авито и повышение его эффективности за счёт умной автоматизации: от подбора наиболее релевантных пользователю коммерческих предложений и скидочных механик до разработки LLM-подсказок во время звонков, «догоняющих» коммуникаций в чатах и голосовых AI-ассистентов для продаж.

Наша цель — быстро проверять гипотезы, докатывать успешные решения до продакшена и повышать инкрементальную выручку от работы менеджеров по продажам.

Примеры будущих задач:

— разрабатывать и развивать LLM-ассистентов для продаж: от проактивных текстовых коммуникаций с продавцами до инструментов поддержки менеджеров во время звонков;
— проектировать и реализовывать мультиагентные LLM-системы для управления сложными сценариями взаимодействия с пользователями, в том числе диалоги, выбор стратегии коммуникации, генерацию аргументации;
— строить и улучшать RAG-пайплайны: интегрировать данные о продавце, продукте и истории взаимодействий в LLM-сценарии;
— разрабатывать и улучшать качество LLM-решений: от промпт-инжиниринга и оркестрации логики до внедрения eval-пайплайнов и метрик качества (офлайн и онлайн);
— участвовать в построении end-to-end пайплайна принятия решений: от триггера коммуникации до генерации персонализированного сообщения или сценария звонка;
— вместе с аналитиками и продуктом проектировать эксперименты (A/B, SbS), интерпретировать результаты и принимать решения о масштабировании;
— работать с продакшен-сервисами: участвовать во внедрении, мониторинге и итеративном улучшении LLM-систем на основе реального поведения пользователей;
— взаимодействовать с бэкенд-инженерами и инфраструктурными командами, чтобы интегрировать LLM-решения в высоконагруженные сервисы.

Мы ждём, что вы:

— имеете 5 лет опыта в Data Science / Machine Learning или Applied AI и доводили решения до продакшена;
— имеете опыт разработки LLM-решений (промпт-инжиниринг, RAG, агенты, оркестрация);
— умеете не только делать прототипы, но и улучшать существующие ML/LLM-системы: повышать качество, стабильность и бизнес-эффект;
— понимаете, как строятся end-to-end ML/LLM-системы: от данных и постановки задачи до инференса и мониторинга в проде;
— уверенно владеете Python и SQL для анализа данных и построения ML-пайплайнов;
— умеете работать с неструктурированными данными (тексты, диалоги) и понимаете специфику их обработки;
— имеете опыт дизайна и интерпретации экспериментов (A/B, holdout, SbS) и умеете связывать ML-метрики с бизнес-результатами;
— имеете опыт вывода решений в продакшен: понимаете вопросы стабильности, деградации, мониторинга и качества;
— готовы брать на себя техническую ответственность за ML-решения и взаимодействовать с продуктовой командой, аналитиками и инженерами на всех этапах жизненного цикла модели.

Будет здорово, если вы:

— имеете опыт построения мультиагентных LLM-систем или сложных диалоговых сценариев;
— работали с голосовыми или чат-ассистентами (ASR/TTS/диалоговые системы);
— имеете опыт оптимизации инфраструктуры для LLM-инференса (например, vLLM): понимаете, как управлять latency и throughput, работали с batching, KV-cache и другими оптимизациями;
— имеете опыт дообучения LLM под прикладные задачи, использовали техники вроде LoRA, PEFT или instruction tuning для адаптации моделей под доменные сценарии;
— работали с eval-фреймворками для LLM (LLM-as-a-judge, метрики качества диалогов, human-in-the-loop);
— готовы разбираться в существующих продакшен-сервисах и при необходимости писать код на Go;
— имеете опыт работы в Ads / e-commerce / sales;
— имеете опыт работы с feature store, логированием, мониторингом и ML/LLM observability.

Работа у нас — это:

— возможность влиять на бизнес и развитие продукта;
— интересные и разнообразные задачи;
— много качественных данных, мощная инфраструктура и инструменты, любое необходимое железо — всё готово для продуктивной работы;
— талантливая команда, крутая аналитическая культура и сообщество профессионалов;
— прозрачная система премий, достойная зарплата — размер обсудим на собеседовании;
— личный бюджет на обучение, который можно тратить на книги, курсы и конференции;
— забота о здоровье: с первого дня у вас будет ДМС со стоматологией, в офисе принимают терапевт и массажист;
— удалёнка или офис в двух минутах от метро «Белорусская»: панорамный вид на центр города, места для уединённой работы и зоны отдыха.