Data Science Intern Antifraud Hybrid

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». Откликнуться [Ссылка: https://career.avito.com/vacancies/data-science/19423/#form]