Middle / Senior Data Scientist (команда LLM Core)

🏢 Компания: Авито
🌍 Формат: Удалённая работа или офис/гибрид (Москва)

О компании:

Авито — крупная российская платформа объявлений: более 230 млн активных объявлений и месячная аудитория свыше 72 млн пользователей. Платформа охватывает товары, авто, недвижимость и услуги; в компании работает более 10 000 сотрудников.

Задачи:

• Формулировать и проверять гипотезы по pre-training, continual pre-training, post-training, RL и синтетическим данным.
• Вести сложные исследовательские и инженерные задачи — от метрик и дизайна экспериментов до реализации и внедрения.
• Масштабировать обучение и инференс: профилировать узкие места, оптимизировать квантованием и speculative decoding.
• Строить надёжные процедуры оценки качества, анализ ошибок, проектировать датасеты и метрики.
• Писать production-код на Python и PyTorch, проводить code review и улучшать воспроизводимость экспериментов.
• Менторить коллег и участвовать в архитектурных обсуждениях и внутренних LLM-семинарах.

Требования:

• Не менее 3 лет опыта реализации и эксплуатации ML-решений.
• Глубокое понимание современных ML-алгоритмов, Transformer и принципов обучения LLM.
• Практический опыт обучения, адаптации или внедрения NLP‑моделей и умение превращать идеи в проверяемые эксперименты.
• Уверенное владение Python и PyTorch, хорошее знание инженерных практик разработки.
• Умение работать с неопределённостью: декомпозировать проблему, выбирать метрики и анализировать результаты.
• Понимание компромиссов между качеством, latency, throughput и стоимостью.

Будет плюсом:

• Опыт с continual pre-training, заменой или расширением токенизатора, SFT, LoRA или RL-подходами.
• Опыт распределённого обучения или оптимизации инференса (DeepSpeed, vLLM, SGLang, TensorRT-LLM).
• Построение пайплайнов оценки качества, синтетических датасетов и систем автоматического анализа ошибок.
• Работа с MLOps-инструментами: Weights & Biases, MLflow, DVC.
• Публикации, участие в open source или достижения в соревнованиях по ML.

Стек:

Python, PyTorch, LLM, Transformer, RL, LoRA, SFT, tokenizers, DeepSpeed, vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, speculative decoding, Weights & Biases, MLflow, DVC

Условия:

• Влияние на продукт и решения, которые увидят миллионы пользователей.
• Сложные технологические задачи на большом масштабе и доступ к производительным GPU-кластерам.
• Сильное профессиональное комьюнити и регулярные LLM‑семинары.
• Бюджет на обучение, курсы, конференции и профессиональную литературу.
• ДМС со стоматологией с первого дня; в офисе принимают терапевт и массажист.
• Гибкость: удалённо или из офисов в нескольких городах России.

📩 Откликнуться