Data Science Intern (ML/NLP)

Стажёр — Data Science

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.

Вам предстоит:
— 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 ждём, 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».

Показать контакты