About the role
О команде: Авито.Путешествия — быстрорастущий продукт внутри крупнейшей онлайн-платформы объявлений в мире. Мы конкурируем с крупнейшими тревел-игроками и при этом обладаем уникальным преимуществом: гигантская экосистема Авито, доступ к данным о поведении пользователей за пределами тревел, и инфраструктура, которая позволяет масштабировать решения до десятков миллионов пользователей.Направление динамического ценообразования — одна из ключевых ставок бизнеса на горизонте 2027+. Это про то, чтобы каждый рубль, вложенный в промо или скидку, работал точно на свою задачу: привлекал нового байера, реактивировал спящего, увеличивал LTV хоста. Примеры будущих задач: — побаерные промо: модель, которая определяет, какому пользователю какой оффер отдать (скидка, кэшбек, бонусные ночи), чтобы максимизировать конверсию при контроле бюджета;— поайтемные промо: выбор объектов для продвижения в выдаче — какие объявления «подсветить», чтобы поднять GMV и улучшить матчинг спроса и предложения;— uplift-модели для промо-кампаний: отделить тех, кого промо реально сдвинет, от тех, кто купил бы и так;— модели ценовой эластичности спроса: как изменится букинг при изменении цены на X% для данного сегмента / региона / сезона;— прогнозирование спроса (demand forecasting): кратко- и среднесрочные прогнозы на уровне регионов, дат, категорий жилья — для оптимизации аллокации промо-бюджетов и планирования стока;— дизайн и анализ A/B-тестов для ценовых и промо-интервенций (с учётом сетевых эффектов маркетплейса, switchback-дизайны);— каузальный инференс: оценка эффекта промо и ценовых изменений в ситуациях, когда чистый A/B невозможен (diff-in-diff, synthetic control, instrumental variables). Вам предстоит: — проектировать и строить ML-системы для ценообразования, промо-аллокации и прогнозирования спроса — от постановки до продакшена;— декомпозировать бизнес-задачи в ML/оптимизационные постановки. Понимать что именно мы должны оптимизировать и где использовать ML, а где обойтись подходами проще;— проектировать и анализировать эксперименты (A/B, switchback, каузальный инференс), валидировать модели на оффлайн- и онлайн-метриках;— встраивать модели в продукт: realtime/batch пайплайны, интеграция с сервисами бекенда;— обеспечивать зрелость ML-систем: мониторинг, алерты, тесты, документация, воспроизводимость экспериментов;— влиять на продуктовые и бизнес-решения через данные — объяснять результаты стейкхолдерам и продакт-менеджерам. Мы ждём, что вы: — имеете 4+ лет опыта в Data Science с фокусом на задачи ценообразования, монетизации, промо-оптимизации или смежные задачи;— имеете уверенный Python и опыт построения ML-пайплайнов от датасета до прода (sklearn, scipy бустинги, pytorch — в зависимости от задачи);— имеете опыт продуктивизации моделей: Docker, Git, CI/CD, микросервисная архитектура;— умеете работать с большими данными: SQL на уровне сложных аналитических запросов, опыт с Vertica/Trino или аналогами;— понимаете экономику маркетплейсов: двусторонние эффекты, механика комиссий и промо;— умеете объяснять сложные модели и их результаты нетехнической аудитории — продактам, бизнесу, стейкхолдерам;— самостоятельность: умеете сами ставить задачи, приоритизировать и доводить до результата. Работа у нас — это: — возможность влиять на бизнес и развитие продукта;— интересные и разнообразные задачи: аналитики в Авито ищут точки роста бизнеса, изучают поведение пользователей, придумывают фреймворки и настраивают дашборды;— много качественных данных, мощная инфраструктура и инструменты, любое необходимое железо — всё готово для продуктивной работы;— талантливая команда, крутая аналитическая культура и сообщество профессионалов;— прозрачная система премий, достойная зарплата, размер обсудим на собеседовании;— личный бюджет на обучение, который можно тратить на книги, курсы и конференции;— забота о здоровье: с первого дня у вас будет ДМС со стоматологией, в офисе принимают терапевт и массажист;— удалёнка и замечательный офис в двух минутах от метро «Белорусская»: панорамный вид центр города, места для уединённой работы и зоны отдыха.