Data Scientist в коммерческий департамент Авито (ML Autotasking)

Направления Data Science UX-исследования UX-редакция Аналитика данных Управление продуктом HR Дизайн Клиентский сервис Логистика Маркетинг Продажи Развитие бизнеса Разработка Стратегия, M&A, партнерства Финансы и закупки Юриспруденция и GR Команды Вертикальные команды Товары Авто Работа Недвижи­мость Услуги Горизонтальные команды DS SWAT Аналитическая платформа Внутренние проекты Доверие и безопасность Коммуникационные продукты Монетизация Реклама и рекламные технологии Опыт покупателя Опыт продавца Поиск и рекомендации Техническая платформа Финтех Коммерческий департамент Вакансии События Карьера Стажировки Руководящие роли Найти ментора из Авито Ценности Вакансии Направления Data Science UX-исследования UX-редакция Аналитика данных Управление продуктом HR Дизайн Клиентский сервис Логистика Маркетинг Продажи Развитие бизнеса Разработка Стратегия, M&A, партнерства Финансы и закупки Юриспруденция и GR Команды Вертикальные команды Товары Авто Работа Недвижи­мость Услуги Горизонтальные команды DS SWAT Аналитическая платформа Внутренние проекты Доверие и безопасность Коммуникационные продукты Монетизация Реклама и рекламные технологии Опыт покупателя Опыт продавца Поиск и рекомендации Техническая платформа Финтех Коммерческий департамент Карьера Стажировки Руководящие роли Найти ментора из Авито Ценности События Data Science Data Scientist в коммерческий департамент Авито (ML Autotasking) Локация Москва, удалёнка или гибрид В работе мы ставим амбициозные цели и не останавливаемся на достигнутом. Поэтому для нас так важно, чтобы каждый участник большой команды Авито разделял культуру компании. Погрузиться в неё помогает Манифест, в котором собраны наши основные ориентиры — миссия, ценности, принципы работы manifesto.avito.com Поделиться Откликнуться 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 и «догоняющих» коммуникаций в чатах.Наша цель — быстро проверять гипотезы, доводить успешные решения до продакшена и повышать инкрементальную выручку от работы менеджеров по продажам. Примеры будущих задач: — проектировать и развивать модели склонности, look-alike- и uplift-модели для подбора наиболее релевантных коммерческих предложений конкретным клиентам с учётом их истории, контекста и предыдущих контактов с менеджерами по продажам;— участвовать в построении end-to-end пайплайна принятия решений: от формирования пула возможных офферов для клиента до ранжирования и отбора шорт-листа предложений для ежедневного обзвона менеджерами по продажам;— разрабатывать и улучшать офлайн-алгоритмы скоринга и ранжирования предложений в условиях ограниченных ресурсов: ограниченного числа звонков, отменённых предложений, конкуренции между офферами;— вместе с аналитиками и продакт-менеджерами участвовать в дизайне и интерпретации экспериментов (A/B, holdout, uplift-валидация), принимать решения о масштабировании моделей на основе инкрементального эффекта;— формировать и поддерживать стандарты разработки моделей и валидации: от постановки задачи и выбора метрик до воспроизводимости экспериментов и стабильности продакшен-решений;— доводить модели до продакшена: участвовать во внедрении, мониторинге качества и итеративном улучшении решений на основе реального поведения клиентов и менеджеров по продажам. Мы ждем, что вы: — имеете от 3 лет опыта работы в Data Science / Machine Learning с фокусом на продуктовые ML-решения, доведённые до продакшена;— имеете практический...