🚀 Data Scientist (Recommendation Systems) в Авито
Middle / Senior / Senior+ | Полная удалёнка / офисы (Мск, СПб, Минск)
💰 Middle: 300–450 000 ₽/мес на руки
💰 Senior/Senior+: 450–650 000+ ₽/мес на руки

🧠 Кого ищем
DS, которые не боятся production и хотят внедрять SOTA в персонализацию главной страницы Авито

У нас полный цикл: от чтения статьи до ONNX и A/B-теста на десятках миллионах пользователей.

🔥 Чем предстоит заниматься

🔹 Generative Recommendation
– Semantic ID, end‑to‑end генеративные модели (❤️OneRec, TIGER).
– Масштабирование на multi-GPU/multi-node (кластер H100)
– Построение семантик (Semantic ID) с помощью RQ-VAE / RQ-KMEANS
– Multimodal энкодеры (текст + изображения)
– Файнтюнинг


🔹 Production DL
– ONNX, TorchScript, Triton
– Доставка семантических ID и векторных эмбеддингов (Redis + Sphinx + ANN)

🔹 Аналитика и итерации
– A/B-тесты, продуктовые метрики
– Умение признать проигрыш, закатать рукава и растащить прод

✅ Что нужно уметь

✔️ PyTorch / Lightning
✔️ Обучали трансформеры, Seq2Seq, двухбашенки в проде
✔️ Работа с большими данными
✔️ Читаете статьи (KDD, RecSys) и реплицируете идеи в код

Middle: самостоятельная реализация подзадач, помощь в исследованиях, написание production‑кода.
Senior / Senior+: архитектурные решения, лидирование направлений (OneRec / Multimodal / файнтюнинг), менторство, R&D.

🍀 Будет плюсом
– Опыт в рекомендательных системах (особенно OneRec/GR)
– Зелёные А/Б (и красные — тоже опыт)
– Open Source contributions
- Участие в соревнованиях

🚀 Почему у нас кайф

⚡️ HPC-кластер с H100 — обучайте большие модели
⚡️ Полный Research‑to‑Production — мы сами режем ONNX, поднимаем инференс
⚡️ Прямое влияние — каждый процент качества видят миллионы
⚡️ Сильная команда — бывшие исследователи и лиды, внутренние митапы, бюджет на конференции
⚡️ Готовы запускать самые смелые гипотезы - пару раз положили Авито :harold:


🛋 Условия

✅ Удалёнка из любой точки мира или офис (Москва, Самара, Санкт-Питербург)
✅ ДМС со стоматологией с первого дня
✅ Современная техника (Mac/PC)
✅ Оплата конференций, книг, английского

📩 Как откликнуться

Пиши сразу в Telegram: @tolkkk1
В сообщении:
— ссылка на резюме / LinkedIn
— пара слов о твоём опыте в DL / RecSys
— GitHub / Kaggle (если есть)

Никаких HR-фильтров — читаю лично