Data Scientist в команду Deep Personalization (Deep Learning)
Компания: Авито
Локация: Москва
О компании
Авито — один из крупнейших онлайн-сервисов в России, специализирующийся на объявлениях. Платформа сочетает в себе функции маркетплейса и социальной сети, позволяя пользователям легко находить и размещать товары и услуги. Компания активно использует современные технологии для улучшения пользовательского опыта и оптимизации своих решений.
Ключевые факты:
- Более 50 миллионов пользователей
- Работа с миллионами объявлений каждый день
- Одним из основных направлений является развитие Deep Learning в продукте
О вакансии
Команда Deep Personalization в Авито занимается созданием и внедрением алгоритмов, которые улучшают опыт пользователей на платформе. Ваша роль будет ориентирована на использование методов глубокого обучения, что дает возможность разрабатывать инновационные решения, которые помогут пользователям находить более релевантные и интересные предложения.
Вы будете часть высококвалифицированной команды, работающей над улучшением эффективности монетизации через личные рекомендации и персонализированный контент. Работа в такой команде предоставляет отличные возможности для профессионального роста и непосредственного влияния на продукты компании.
Чем предстоит заниматься:
- Разработка и внедрение моделей машинного обучения для персонализации контента
- Анализ больших данных с целью выявления паттернов и тенденций
- Написание и оптимизация алгоритмов для повышения эффективности
- Сотрудничество с другими командами над интеграцией новых решений в продукты
- Участие в исследовательских проектах в области глубокого обучения
Что мы предлагаем:
- Гибкий график работы
- Расширенный ДМС
- Конкурентоспособные зарплаты
- Возможности карьерного роста
- Участие в создании технологий для миллионов пользователей
Обязанности
- Разработка и внедрение алгоритмов глубокого обучения
- Анализ данных для выявления пользовательских паттернов
- Создание решений для улучшения пользовательского опыта
- Сотрудничество с командами по интеграции новых технологий
- Оптимизация существующих моделей для повышения эффективности
Условия
- Гибкий график работы
- Расширенный ДМС
- Конкурентоспособные зарплаты
- Возможности карьерного роста