Старший Data Scientist в команду Авито Путешествия
Авито.Путешествия ищет Data Scientist в команду динамического ценообразования: строить ML-системы для промо, скидок и прогнозирования спроса — от постановки задачи до продакшена, с A/B-экспериментами и каузальным инференсом. Нужны 4+ года в Data Science, уверенный Python (sklearn, бустинги, pytorch), сложный SQL, опыт продуктивизации моделей через Docker, Git и CI/CD и понимание экономики маркетплейсов. Предлагают влияние на бизнес, сильную команду и аналитическую культуру, ДМС, бюджет на обучение и работу удалённо или в офисе у метро «Белорусская» в Москве.
География удалёнки не уточнена
Уточните у работодателя, из каких стран можно работать.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Что предстоит делать
О команде Авито.Путешествия — быстрорастущий продукт внутри крупнейшей онлайн-платформы объявлений в мире. Мы конкурируем с крупнейшими тревел-игроками и при этом обладаем уникальным преимуществом: гигантская экосистема Авито, доступ к данным о поведении пользователей за пределами тревел, и инфраструктура, которая позволяет масштабировать решения до десятков миллионов пользователей. Направление динамического ценообразования — одна из ключевых ставок бизнеса на горизонте 2027+. Это про то, чтобы каждый рубль, вложенный в промо или скидку, работал точно на свою задачу: привлекал нового байера, реактивировал спящего, увеличивал LTV хоста. Какие задачи вас ждут: — проектировать и строить ML-системы для ценообразования, промо-аллокации и прогнозирования спроса — от постановки до продакшена; — декомпозировать бизнес-задачи в ML/оптимизационные постановки. Понимать что именно мы должны оптимизировать и где использовать ML, а где обойтись подходами проще; — проектировать и анализировать эксперименты (A/B, switchback, каузальный инференс), валидировать модели на оффлайн- и онлайн-метриках; — встраивать модели в продукт: realtime/batch пайплайны, интеграция с сервисами бекенда; — обеспечивать зрелость ML-систем: мониторинг, алерты, тесты, документация, воспроизводимость экспериментов; — влиять на продуктовые и бизнес-решения через данные — объяснять результаты стейкхолдерам и продакт-менеджерам. Примеры будущих задач: — побаерные промо: модель, которая определяет, какому пользователю какой оффер отдать (скидка, кэшбек, бонусные ночи), чтобы максимизировать конверсию при контроле бюджета; — поайтемные промо: выбор объектов для продвижения в выдаче — какие объявления «подсветить», чтобы поднять GMV и улучшить матчинг спроса и предложения; — uplift-модели для промо-кампаний: отделить тех, кого промо реально сдвинет, от тех, кто купил бы и так; — модели ценовой эластичности спроса: как изменится букинг при изменении цены на X% для данного сегмента / региона / сезона; — прогнозирование спроса (demand forecasting): кратко- и среднесрочные прогнозы на уровне регионов, дат, категорий жилья — для оптимизации аллокации промо-бюджетов и планирования стока; — дизайн и анализ A/B-тестов для ценовых и промо-интервенций (с учётом сетевых эффектов маркетплейса, switchback-дизайны); — каузальный инференс: оценка эффекта промо и ценовых изменений в ситуациях, когда чистый A/B невозможен (diff-in-diff, synthetic control, instrumental variables). Мы ждём, что вы: — имеете 4+ лет опыта в Data Science с фокусом на задачи ценообразования, монетизации, промо-оптимизации или смежные задачи; — имеете уверенный Python и опыт построения ML-пайплайнов от датасета до прода (sklearn, scipy бустинги, pytorch — в зависимости от задачи); — имеете опыт продуктивизации моделей: Docker, Git, CI/CD, микросервисная архитектура; — умеете работать с большими данными: SQL на уровне сложных аналитических запросов, опыт с Vertica/Trino или аналогами; — понимаете экономику маркетплейсов: двусторонние эффекты, механика комиссий и промо; — умеете объяснять сложные модели и их результаты нетехнической аудитории — продактам, бизнесу, стейкхолдерам; — самостоятельность: умеете сами ставить задачи, приоритизировать и доводить до результата. Работа у нас — это: — возможность влиять на бизнес и развитие продукта; — интересные и разнообразные задачи: аналитики в Авито ищут точки роста бизнеса, изучают поведение пользователей, придумывают фреймворки и настраивают дашборды; — 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 и замечательный офис в двух минутах от метро «Белорусская»: панорамный вид центр города, места для уединённой работы и зоны отдыха.
Стек и инструменты
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 105 похожих вакансий за 90 дней.
Сколько платят вам?
Вакансии показывают, что обещают работодатели. Анонимно расскажите, сколько получаете вы как Data/ML-специалиста — так появится зарплата, которую платят на деле.
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Похожие вакансии
6 вакансий
Data Engineer
~2 017 980 ₸ оценка
VK Музыка ищет data-инженера, который займётся миграцией на целевую архитектуру данных и построением ETL-процессов для продуктовой аналитики. Нужны уверенные Python, SQL, Airflow и ClickHouse плюс 4+ года опыта в разработке или data engineering, включая работу с DWH объёмом от 100 ТБ. Плюсом будет опыт с YTsaurus.
География удалёнки не уточнена
Инженер по инфраструктуре LLM / MLOps-инженер
~2 017 980 ₸ оценка
Нужен инженер, который развернёт и будет эксплуатировать корпоративный LLM-сервис в закрытом контуре: серверы инференса vLLM/SGLang на GPU, шлюз LiteLLM с правами доступа и квотами, мониторинг Prometheus/Grafana, а также RAG-слой над кодом и документацией. Ждут реального опыта вывода моделей в прод с пользователями и дежурством, уверенного Linux/Docker/CUDA, инфраструктуры как кода и Python для автоматизации, плюс осторожность с утечками секретов и персональных данных. Предлагают удалёнку, график 5/2, мощный ноутбук, оплату больничных и скидку на английский; зарплата обсуждается по итогам интервью.
География удалёнки не уточнена
Специалист по интеграции данных
~2 017 980 ₸ оценка по стеку
Нужен специалист по интеграции данных в AI-платформу для управления недвижимостью: проектировать и поддерживать пайплайны данных между микросервисами, IoT-датчиками, сторонними FM-платформами и внешними API. Главное — 4+ года опыта в data-инжиниринге или интеграциях, уверенный Python, Azure Databricks с Delta Lake/Lakehouse, моделирование данных и событийные архитектуры, английский от Upper-Intermediate. Предлагают полностью удалённую работу (или офис во Львове), конкурентную зарплату, бюджеты на обучение и wellness.
География удалёнки не уточнена
Разработчик баз данных MS SQL Server
~2 017 980 ₸ оценка
Нужен опытный разработчик баз данных на MS SQL Server 2019 — предстоит разрабатывать и сопровождать БД брокерской системы, писать запросы на T-SQL и работать с индексами, блокировками и оптимизатором. Ждут минимум 5 лет практики с SQL Server, плюсом будут Git, проект БД в Visual Studio и понимание CI/CD. Работа полностью удалённая, в аккредитованной ИТ-компании Bell Integrator (ГК Softline) с проектами для крупных банков, телекома и ритейла.
География удалёнки не уточнена
Senior Data Engineer
~2 017 980 ₸ оценка
Позиция Senior Data Engineer в Flowwow — международном маркетплейсе подарков. Нужно развивать собственную Data Platform на базе lakehouse (Apache Iceberg, Trino, Spark, Airflow, Kafka) и писать библиотеки на Python. Требуется 5+ лет опыта в data engineering или backend, глубокое знание Python, lakehouse-стека и Airflow. Предлагают работу с AI-агентами, mentoring и развитие платформенных инструментов.
География удалёнки не уточнена
ML-разработчик
~2 017 980 ₸ оценка
Ищем ML-разработчика в проект по защите от DDoS и сетевых атак. Нужно вести ML-решения от анализа данных и разметки датасетов до внедрения и контроля в проде, уверенно владеть Python и Linux. Предлагают удалёнку из любой точки мира, официальное трудоустройство, ДМС и компенсацию обучения и спорта.
География удалёнки не уточнена