О команде
Юнит Support Automation разрабатывает и развивает внутренние сервисы и инструменты, которые помогают автоматизировать работу с пользовательскими обращениями в поддержку. Команда отвечает за метрики эффективности систем автоматизации и удовлетворённости пользователей в автоматизированной части потока. Юнит состоит из кросс-функциональных команд, которые работают с разными этапами обработки обращений: первичной классификацией, RAG-системами, LLM-агентами и оценкой автоматизированных сценариев.
Задачи
•Строить и улучшать RAG-систему поддержки: retrieval- и generation-части
•Настраивать и поддерживать безопасность процесса: создавать гардрейлы, обеспечивать надёжность работы и снижать риск галлюцинаций
•Разрабатывать мультиагентные системы, которые помогают пользователям решать вопросы по определённой теме обращения
•Оптимизировать промпты и инференс моделей
•Анализировать эффективность решений на исторических данных и в продакшене с учётом офлайн-метрик качества решения ML-задач и бизнес-метрик
•Экспериментировать с SOTA-методами машинного обучения, когда их применение оправдано задачей
•Разрабатывать и внедрять модели для определения тематики обращений пользователей: более 500 интентов, которые постоянно расширяются новыми и объединяются друг с другом
•Поддерживать и улучшать существующие модели и эвристики для разных классификаций обращений: от простых правил и эвристик до ML-систем с онлайн-инференсом LLM-моделей
•Проектировать и внедрять сквозные ML-решения, а также готовить дизайн и запускать A/B-тесты совместно с аналитиками
•Отслеживать деградации и изменения метрик в продакшене
Требования
•Не менее 2 лет работали в Data Science в NLP-домене
•Строили RAG-системы и оценивали их качество в продакшене
•Понимаете принципы построения AI-агентных систем
•Имеете опыт работы с NLP-задачами в продакшене
•Внедряли ML-модели в продакшен
•Пишете поддерживаемый, тестируемый и масштабируемый код на Python
•Владеете стеком PyTorch, pandas, NumPy, Docker
•Работали с агентными библиотеками: ADK, LangGraph, PydanticAI или аналогами
•Работали с self-hosted LLM 8B+ в продакшен-задачах
•Понимаете ML-алгоритмы: классические подходы и основные архитектуры нейронных сетей
•Используете агентную разработку в рабочих задачах или пет-проектах
•Знаете, как при необходимости организовать разметку, в том числе с помощью LLM
Будет плюсом
•Работали с разными модальностями данных и понимаете, какие методы ML/DL применимы в конкретных бизнес-задачах
•Получили высшее образование в области прикладной математики, статистики, ML или в смежных областях
•Уверенно владеете SQL и умеете извлекать необходимые данные для анализа и обучения моделей
•Умеете оценивать качество моделей при запуске нового проекта и отслеживать его изменение во времени
•При запуске модели учитываете не только ML-метрики, но и влияние решения на бизнес-метрики, за которые отвечает команда
•Имеете опыт автоматизации поддержки или похожих бизнес-процессов
Условия
•Возможность влиять на пользовательский опыт и развивать ML-продукты Авито
•Исследовательские и инженерные задачи в продуктах Support Automation
•Культура взаимопомощи и обмена опытом в DS-сообществе
•Прозрачный карьерный трек и инструменты для роста: семинары, менторство, митапы
•Мощное оборудование, AI-инструменты и всё, что нужно для продуктивной работы
•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
