О команде
Команда Antifraud в Департаменте Data Science разрабатывает алгоритмы скоринга пользователей и системы анализа коммуникаций. Мы боремся с мошенничеством: массовыми регистрациями, взломами аккаунтов, фишингом и другими злоупотреблениями. Сейчас основной фокус — запуск антифрод-систем для нового продуктового направления на базе классического ML и NLP.
В Авито мы создаем уважительную и безопасную инклюзивную среду, формируем справедливое отношение ко всем сотрудникам на основании их личных заслуг и профессионализма.
Данная вакансия доступна для лиц с инвалидностью.
Какие задачи вас ждут
- Разрабатывать и улучшать алгоритмы обнаружения фрода.
- Создавать и дорабатывать эвристики и ML-модели.
- Работать с задачами классификации текстов: экспериментировать с разными архитектурами и таргетами.
- Подготавливать, размечать и анализировать данные.
- Оценивать качество моделей и отслеживать их поведение в продакшене.
- Анализировать эффективность решений на данных и бизнес-метриках.
- Участвовать во внедрении ML-решений.
Мы ждем, что вы
- Имеете базовые знания в ML / Data Science и знакомы с задачами NLP.
- Умеете работать с данными и писать на Python (Pandas, NumPy), знакомы с Jupyter Notebook.
- Владеете SQL для извлечения данных.
- Понимаете основные ML-методы и их применимость.
- Готовы учиться, работать в команде и принимать обратную связь.
- Читаете технические материалы на английском языке.
- Готовы к работе с большим объёмом устной коммуникации.
Будет здорово, если вы
- Участвовали в соревнованиях по ML (Kaggle и аналоги).
- Имеете pet-проекты или учебные проекты по ML.
- Имеете опыт работы с разными типами данных (табличные, текстовые, событийные).
Работа у нас — это
- Официальная оплачиваемая стажировка.
- Период стажировки — 6 месяцев.
- Формат работы — удаленно, гибрид (обсуждаем индивидуально исходя из ИПРА), 5/2.
- Классная адаптация, профессиональные наставники и погружение в задачи с первого дня.
- Комьюнити стажёров, в котором можно обмениваться опытом и поддерживать друг друга.
- Техника для продуктивной работы и компенсация питания.
- Доступ к корпоративным онлайн-библиотекам «МИФ» и «Альпина».
