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.
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».