Data Scientist в команду автомодерации

О команде: Мы — команда Automated Moderation в юните «Автомодерация» направления Trust & Safety. Развиваем инструменты доверия и безопасности на платформе: помогаем проверять контент и снижать риск появления материалов, которые нарушают правила Авито.Мы разрабатываем и поддерживаем ML-систему проверки объявлений: анализируем текст, фото и параметры, автоматизируем проверки и снижаем нагрузку на ручную модерацию.Основной проект — развитие LLM-модерации, около 80% рабочего времени. Система уже работает в продакшене: классические модели находят потенциальные нарушения, а LLM проверяют их по правилам Авито. Мы улучшаем промпты, дообучаем LLM- и VLM-модели, автоматизируем эксперименты с помощью AI-агентов.Ищем DS-инженера полного цикла, который будет вести решения от постановки задачи и работы с данными до инференса, мониторинга и оценки влияния на продукт. Помимо основного проекта, будут задачи автомодерации с текстом, изображениями и видео. Какие задачи вас ждут: развивать LLM-проверки: переводить регламенты модерации в инструкции для моделей, разбирать ошибки и улучшать качество решений;строить воспроизводимые эксперименты: сравнивать модели, промпты, состав входных данных и пороги принятия решений;применять и развивать автоматическую оптимизацию промптов, дообучать модели и LoRA-адаптеры там, где это оправдано качеством и стоимостью;готовить датасеты: организовывать сбор и разметку, проверять качество данных и репрезентативность выборок;встраивать решения в пайплайны автомодерации и обеспечивать стабильную работу в продакшене: учитывать качество, задержки, вычислительную стоимость и риски ошибок;настраивать мониторинг качества и деградаций, алерты и регулярные итерации улучшений;оценивать влияние решений на продуктовые и бизнес-метрики. Мы ждем, что вы: умеете проводить полный цикл ML-разработки: от работы с данными и моделью до продакшена, мониторинга и проверки влияния с помощью A/B-тестов или эквивалентных подходов;имеете большой опыт в NLP или значимый опыт вывода и сопровождения моделей в продакшене;работали с LLM в прикладных задачах и умеете проверять качество решений на данных;дообучали LLM и VLM, работали с LoRA, PEFT и оптимизацией инференса, например с vLLM;уверенно владеете Python и DS-стеком: NumPy, pandas, scikit-learn, CatBoost или аналогами, умеете работать с DL-фреймворками, например PyTorch;понимаете, как выбирать методы под задачу и аргументировать компромиссы между качеством, стоимостью, скоростью и рисками;умеете оценивать качество моделей при запуске и отслеживать его изменение во времени: дрейф, деградации, проблемы данных;пишете SQL-запросы на уровне, достаточном для анализа данных и диагностики качества;читаете англоязычную техническую литературу. Будет здорово, если вы: имеете опыт в модерации, Trust & Safety или антифроде;разрабатывали инструменты для AI-агентов, MCP-серверы или автоматизировали с их помощью ML-процессы;знакомы с практиками MLOps: Kubeflow, K8s, feature store, MLflow;настраивали мониторинг и алерты в Grafana, участвовали в A/B-тестах и канареечных релизах;использовали LLM в прикладных задачах;работали с CV или мультимодальными задачами, например VLM. Работа у нас — это: масштабный инженерный процесс, где вы можете участвовать во всех этапах работы над ML-решением;интересные развивающие задачи и влияние на продуктовые и бизнес-метрики;культура взаимопомощи и обмена опытом;прозрачный карьерный трек и инструменты для роста: семинары, менторство, митапы;расширенная забота о здоровье: ДМС, страхование жизни, онкострахование;сервис психологической поддержки, а также финансовые, юридические и ЗОЖ-консультации для вас и ваших близких;корпоративный спорт: групповые тренировки, велбиинг-приложение;спецпредложения от партнёров и скидки на сервисы Авито: бронирование жилья, услуги продвижения, ипотечное страхование;компенсация питания.