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.