Привет! Меня зовут Эдуард Шашков, я младший DS-инженер и студент магистратуры ФПМИ × Авито, закончил первый курс.

Год назад я заканчивал бакалавриат по бизнес-информатике в Новосибирске и делал первые шаги в профессии на стажировках. Весной узнал про несколько подходящих магистратур на Физтехе и поступил на программу Авито.

Хочу пробежаться по главным вопросам, которые задал бы себе сам, когда был абитуриентом.

Какой был отбор. Он состоял из испытания-собеседования от Авито и вступительного экзамена в ФПМИ. Испытания от Авито были скорее прикладными, а экзамен затрагивал более глубокую математику и, по моим ощущениям, был сложнее.

Почему пошёл именно в магу Авито. Я прошёл на несколько программ, но выбрал эту, потому что для меня она была самой интересной с продуктовой стороны.

Программа считается одной из самых интенсивных на Физтехе, но нагрузка оправдана: открываются карьерные перспективы, есть шанс попасть на стажировку и расти в профессии.

Какой предмет был самым крутым. Хочу выделить сразу 3 курса:

👀 Компьютерное Зрение от ШАДа. Самый жёсткий, но хорошо спланированный и организованный курс. Домашки прилетали каждые 1-2 недели, темы — от основ обработки изображений и устройства матрицы камеры до распознавания объектов в видео.

✍️ Сбор, подготовка и разметка данных от Академии Авито — один из самых прикладных курсов на программе. Коллеги рассказывали, как размечать данные внутренними инструментами Авито, внешними инструментами, давали лайфхаки по промпт инженерии, обогащению датасетов эвристиками и дообучению моделей.

💾 Хранение и обработка больших данных от МФТИ. Курс был полезен лично мне, потому что в моей команде активно используют большие данные, работают с Hadoop и Spark.

Тяжёло ли совмещать работу и учебу. Да, но коллеги и наставники знают о вашей учебе и относятся с пониманием, особенно во время сессии.

Что прикольного сделал за время работы. Моя команда работает в сфере рекомендации продвижения.

— Я работал с моделями ранжирования, создавал проекты ручной разметки и авторазметки данных. В результате были созданы рекомендации сопутствующих товаров.

— Ещё занимаюсь ML-прогнозатором продвижения: он подсказывает пользователям, какой примерно результат по разным метрикам они смогут получить. Сейчас с коллегой-наставником работаем над сервисом и создаем ML-модели.

Какие были яркие моменты на программе. Мне больше всего понравились мероприятия — как с командой, так и с одногруппниками. Например, с одногруппниками играли в пейнтбол, гоняли на картах, рисовали смолой. А с командой выезжали на базы отдыха на Ладожское озеро и в Подмосковье.

Будем рассказывать два интереснейших доклада от монетизации. Домен у докладов один, но технически они про совсем разные вещи.

1️⃣ «Монетизация через оптимизацию: как математика меняет поиск на Авито»

👩 Света Широковских

📍 14 сентября, E-Code

Это история про то, как мы используем комбинаторную оптимизацию, чтобы сформировать финальную выдачу.

Мы уже писали про то, что у нас нет понятия «правильной выдачи» и что выдача — это на самом деле поиск оптимального баланса между качеством, выручкой, частными продавцами и многим другим.

Этот баланс нужно как-то искать, и как раз для этого мы решаем оптимизационную задачу.

2️⃣ «Прогноз CTR поисковых объявлений с помощью нейросетей: опыт и эксперименты AvitoTech»

👨 Антон Семенистый

📍 27 сентября, PracticalML

Так исторически получилось, что на нашем рынке все ранжируют бустингами. И они правда отлично работают. А на международном рынке, если посмотреть доклады бигтеха, люди используют нейросетевые модели.

Сложно ответить, почему так. Одна из гипотез: многие международные компании с логрега перескочили сразу на нейросети.

Нейросетевое ранжирование внедрять непросто. Во-первых, попробуй побей бустинг. А если побил, то нужно держать нагрузку и не разориться на железе.

Мы ещё не прошли нейросетевой путь до конца, но сделали значительные шаги, — Антон в докладе расскажет про наши успехи.

Зовём на вебинар avito tech × karpov courses

Компании всё чаще внедряют LLM и многоагентные системы, поэтому всем нужны специалисты, которые понимают, как создавать и интегрировать такое в бизнес-процессы.

Поможем вам погрузиться в тему на бесплатном вебинаре:

Зарегистрироваться →

🕒 Когда. 16 сентября в 19:00

✍️ Что обсудим. Разберёмся, где хайп, а где реальные рабочие практики. Вы узнаете:

— Какие вызовы стоят перед современными агентскими системами.

— Какие есть подходы к безопасности, работе с инструментами и переходу от одного агента к многоагентным системам.

— Какие есть best practices и какие модели показывают себя лучше всего.

👥 Кого ждём в первую очередь:

— DS-инженеров, которые уже работают с LLM и хотят глубже разобраться в построении агентов и применении MCP.

— Разработчиков, тимлидов и архитекторов, которые интересуются многоагентными системами.

— Исследователей и студентов технических направлений, которые изучают подходы к архитектуре AI-систем.

— Начинающих в ML, которые хотят понять, куда можно расти.

Зарегистрироваться →

Live c E-Code. Света Широковских профессионально объясняет как поранжировать гуся, кота и бобра 🤣

Конференция для тех, кто управляет 🚀

Приглашаем на нашу первую конференцию для лидов и менеджеров: будем обсуждать лучшие практики управления командами и реальные кейсы.

А ещё обещаем качественный нетворкинг — сможете обсудить свой опыт в личной беседе с другими лидерами индустрии.

Зарегистрироваться →

📢 Что обсудим:

— Лидерство. Как развиваться и расти до C-level.

— Процессы. Как управлять изменениями и адаптивностью.

— Люди. Как проводить перфревью и решать конфликты.

— AI и LLM. Как они трансформируют роль руководителя.

🎯 Как попасть

— Можно прийти на конференцию в Москве: участие бесплатное, но количество мест ограничено.

— Или можно подключиться онлайн, это доступно всем желающим.

🗓 Где и когда собираемся

17 октября в Loft hall #8 на Площади Ильича в Москве. Начинаем в 10 утра.

Зарегистрироваться →

Путь из тимлида до управляющего директора по ИИ

Это карьерный трек Андрея Рыбинцева: сегодня он расскажет о себе и поделится менеджерскими инсайтами ↓

🗣 «Меня драйвят социально полезные, технологичные и массовые продукты, поэтому я выбрал работу в Авито.

Я рос и со временем захотел стать директором, чтобы придумывать и внедрять больше классных решений, приносить больше пользы. Мне многое удалось, но всеми успехами я обязан своей команде.

На мой взгляд, эти качества помогут расти по менеджерскому треку:

⭐️ Умение объяснять задачи другим.

⭐️ Понимание своих сильных и слабых сторон — чтобы использовать сильные, а слабые усиливать с помощью команды.

⭐️ Любовь к общению и умение аргументировать свою позицию — я, например, осознанно качал у себя навык убеждения.

Заметил, что каждый менеджер проходит в карьере три этапа:

1️⃣ В команде появляется первый сотрудник, и теперь вы не только выполняете задачи сами, но и ставите их: объясняете суть, даёте обратную связь.

2️⃣ Команда растёт, и теперь вы вообще не выполняете задачи сами, а только ставите их.

3️⃣ Вы начинаете руководить другими менеджерами, которые тоже только ставят задачи, но не выполняют их вручную.

Каждый переход — это боль, потому что надо перестраивать модель управления, но так вы растёте.

Считаю, что при должной мотивации каждый может добиться желаемого в карьере и жизни. У всех будет разный старт, и кому-то потребуется больше времени и усилий, но могут все.

Установка «Если хочешь сделать хорошо — сделай сам» — утопия. Сделать всё нельзя, а застрять на месте — вполне. Менеджеру важно грамотно поставить цель и наметить путь».

💬 Хотите спросить что-то ещё у Андрея о карьере и задачах в Авито? Поделитесь в комментариях ↓