О команде
Мы — команда Automated Moderation в юните «Автомодерация» направления Trust & Safety. Развиваем инструменты доверия и безопасности на платформе: помогаем проверять контент и снижать риск появления материалов, которые нарушают правила Авито. Мы разрабатываем и поддерживаем ML-систему проверки объявлений: анализируем текст, фото и параметры, автоматизируем проверки и снижаем нагрузку на ручную модерацию.
Основной проект — развитие LLM-модерации, около 80% рабочего времени. Система уже работает в продакшене: классические модели находят потенциальные нарушения, а LLM проверяют их по правилам Авито. Мы улучшаем промпты, дообучаем LLM- и VLM-модели, автоматизируем эксперименты с помощью AI-агентов.
Ищем DS-инженера полного цикла, который будет вести решения от постановки задачи и работы с данными до инференса, мониторинга и оценки влияния на продукт. Помимо основного проекта, будут задачи автомодерации с текстом, изображениями и видео.
Примеры будущих задач
•Развивать LLM-проверки: переводить регламенты модерации в инструкции для моделей, разбирать ошибки и улучшать качество решений
•Строить воспроизводимые эксперименты: сравнивать модели, промпты, состав входных данных и пороги принятия решений
•Применять и развивать автоматическую оптимизацию промптов, дообучать модели и LoRA-адаптеры там, где это оправдано качеством и стоимостью
•Готовить датасеты: организовывать сбор и разметку, проверять качество данных и репрезентативность выборок
•Встраивать решения в пайплайны автомодерации и обеспечивать стабильную работу в продакшене: учитывать качество, задержки, вычислительную стоимость и риски ошибок
•Настраивать мониторинг качества и деградаций, алерты и регулярные итерации улучшений
•Оценивать влияние решений на продуктовые и бизнес-метрики
Мы ждём, что вы
•Умеете проводить полный цикл ML-разработки: от работы с данными и моделью до продакшена, мониторинга и проверки влияния с помощью A/B-тестов или эквивалентных подходов
•Имеете большой опыт в NLP или значимый опыт вывода и сопровождения моделей в продакшене
•Работали с LLM в прикладных задачах и умеете проверять качество решений на данных
•Дообучали LLM и VLM, работали с LoRA, PEFT и оптимизацией инференса, например с vLLM
•Уверенно владеете Python и DS-стеком: NumPy, pandas, scikit-learn, CatBoost или аналогами, умеете работать с DL-фреймворками, например PyTorch
•Понимаете, как выбирать методы под задачу и аргументировать компромиссы между качеством, стоимостью, скоростью и рисками
•Умеете оценивать качество моделей при запуске и отслеживать его изменение во времени: дрейф, деградации, проблемы данных
•Пишете SQL-запросы на уровне, достаточном для анализа данных и диагностики качества
•Читаете англоязычную техническую литературу
Будет здорово, если вы
•Имеете опыт в модерации, Trust & Safety или антифроде
•Разрабатывали инструменты для AI-агентов, MCP-серверы или автоматизировали с их помощью ML-процессы
•Знакомы с практиками MLOps: Kubeflow, K8s, feature store, MLflow
•Настраивали мониторинг и алерты в Grafana, участвовали в A/B-тестах и канареечных релизах
•Использовали LLM в прикладных задачах
•Работали с CV или мультимодальными задачами, например VLM
Работа у нас — это
•Масштабный инженерный процесс, где вы можете участвовать во всех этапах работы над ML-решением
•Интересные развивающие задачи и влияние на продуктовые и бизнес-метрики
•Культура взаимопомощи и обмена опытом
•Прозрачный карьерный трек и инструменты для роста: семинары, менторство, митапы
•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
