Machine Learning Scientist II - Personalization

Bei Expedia Group helfen wir Reisenden, die Welt zu erkunden, eine Reise nach der anderen. Als globales Reiseunternehmen, das von leidenschaftlichen Menschen, vertrauensvollen Partnerschaften und führender Technologie angetrieben wird, verbinden wir Reisende, Partner und Werbetreibende durch unsere Verbraucher-Marken, unser B2B-Netzwerk und unser Reise-Werbegeschäft. Hier leisten Sie bedeutungsvolle Arbeit, die Millionen von Menschen hilft, Reisen einfacher, sicherer und mit mehr Freude zu entdecken, zu buchen und zu erleben.

Das Unified Personalization Service-Team ist Teil der Expedia Produkt-Technologie. UPS baut die zentralisierte, Echtzeit-Personalisierungs-Engine von Expedia Group über Marken und Kanäle hinweg auf, die Ranking, Empfehlungen, Reisenden-Darstellungen und andere adaptive Erlebnisse während der gesamten Reise des Reisenden antreibt. Wir suchen einen Machine Learning Scientist II, um die Grundlagen des Deep Learning hinter diesen Erfahrungen zu entwickeln. Die Rolle umfasst neuronale Empfehlungen und Rankings, Repräsentation und sequenzielles Lernen sowie aufkommende Anwendungen wie Agenten-Personalisierung, Gedächtnis und Evaluierung. Dies ist eine praktische Wissenschaftsrolle für jemanden mit starken Grundlagen im maschinellen Lernen, der seine Expertise im modernen Deep Learning vertiefen möchte, während er mit erfahrenen Wissenschaftlern und Ingenieuren an großangelegten, realen Systemen arbeitet.

Aufgaben:

• Entwerfen und Implementieren von End-to-End-ML-Workflows, einschließlich Datenexploration, Merkmalsengineering, Modelltraining, Validierung und A/B-Experimentierung, um eine robuste Messung der Auswirkungen und der Modellleistung sicherzustellen.
• Zusammenarbeit mit Software-Ingenieuren, Datenwissenschaftlern, Produktmanagern und anderen Stakeholdern zur Integration von ML-Lösungen in Produktionssysteme, mit Fokus auf Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit.
• Analyse großangelegter, realer Datensätze zur Aufdeckung von Erkenntnissen, Identifizierung von Möglichkeiten zur Verbesserung von Modellen und Merkmalen sowie Kommunikation von Ergebnissen und Abwägungen an technische und nicht-technische Zielgruppen.
• Anwendung solider statistischer und maschineller Lernprinzipien, einschließlich Modellevaluation, Fehleranalyse und Bias/Variance-Abwägungen, um die Modellqualität zu verbessern und den verantwortungsvollen Umgang mit Daten und Algorithmen sicherzustellen.
• Demonstration von Vertrautheit mit KI-gesteuerten Systemen, Werkzeugen oder Workflows und Anwendung von KI/ML-Konzepten auf reale Produkte, einschließlich der sicheren Integration und des Betriebs von KI/ML-fähigen Lösungen, die Ergebnisse verbessern.

Mindestens erforderliche Qualifikationen:

• Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Maschinellem Lernen, Statistik, Mathematik oder einem verwandten technischen Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung.
• Berufserfahrung in der Anwendung von maschinellem Lernen oder statistischer Modellierung auf reale Probleme, einschließlich des Aufbaus, der Bewertung und des Einsatzes von Modellen in Produktionsumgebungen.
• Praktische Erfahrung mit Kern-ML- und Datentechnologien, die für dieses Niveau geeignet sind, z. B. Python, Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, Keras oder JAX, und Datenverarbeitungstools sowie mit dem Entwerfen, Implementieren und Bewerten von Deep-Learning-Modellen und End-to-End-ML-Pipelines oder -Diensten.
• Fähigkeit, eigenständig gut definierte ML-Problembereiche oder Komponenten innerhalb eines größeren Systems zu übernehmen und mit funktionsübergreifenden Partnern zusammenzuarbeiten, um messbare Geschäftsauswirkungen zu erzielen.
• Vertrautheit mit KI-gesteuerten Systemen, Werkzeugen oder Workflows und Anwendung von KI/ML-Konzepten auf reale Produkte, einschließlich der sicheren Integration und des Betriebs von KI/ML-fähigen Lösungen, die Ergebnisse verbessern.

Bevorzugte Qualifikationen:

• Fortgeschrittener Abschluss (Master oder PhD) in Maschinellem Lernen, Informatik, Statistik oder einer verwandten quantitativen Disziplin mit Schwerpunkt auf angewandtem maschinellen Lernen, Deep Learning oder statistischer Modellierung.
• Nachgewiesene Erfahrung in der Umsetzung von Deep-Learning-Modellen von der Konzeptphase über Experimente und Iterationen bis hin zur Bereitstellung, Überwachung oder skalierter Einführung in Produktionssystemen.
• Erfahrung mit neuronalen Empfehlungen, Ranking, Retrieval, Zwei-Turm-Modellen oder gelernten Einbettungen und Repräsentationen für Reisende, Objekte, Sequenzen oder andere strukturierte Entitäten.
• Erfahrung in der Entwicklung sequenzieller Modelle, Transformer oder auf Aufmerksamkeit basierender Architekturen, einschließlich Modellgestaltung und -bewertung über die Anwendung eines Standard-Rezepts zur Feinabstimmung vortrainierter Modelle hinaus.
• Nachweis von wissenschaftlicher Neugier durch die Implementierung aktueller Forschung, akademische Veröffentlichungen, umfangreiche Forschungsprojekte, Open-Source-Beiträge, Praktika oder relevante Wettbewerbe.
• Exposition gegenüber großangelegter Datenverarbeitung, ETLs, Trainingspipelines, A/B-Experimentierung, Modellbereitstellung, Überwachung oder anderen Produktions-ML-Praktiken.
• Interesse oder Erfahrung in der Agenten-Personalisierung, gelerntem Gedächtnis, LLM-Evaluierung oder hybriden LLM-Empfehlungssystemen, die auf rigoroser Modellierung und Experimentierung basieren, anstatt nur auf vorgefertigten APIs oder retrieval-unterstützten Generierungs-Workflows.

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Expedia Group (NASDAQ: EXPE) treibt Reisen für alle, überall durch unsere globale Plattform an. Getrieben von dem Grundsatz, dass Reisen eine Kraft für das Gute ist, helfen wir Menschen, die Welt auf neue Weise zu erleben und dauerhafte Verbindungen aufzubauen. Wir bieten branchenführende Technologielösungen, um das Wachstum und den Erfolg unserer Partner zu fördern und gleichzeitig unvergessliche Erlebnisse für Reisende zu ermöglichen.

Expedia Group verpflichtet sich, ein integratives Arbeitsumfeld mit einer vielfältigen Belegschaft zu schaffen. Alle qualifizierten Bewerber werden unabhängig von Rasse, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, nationaler Herkunft, Behinderung oder Alter bei der Einstellung berücksichtigt.