Machine Learning Scientist III, Personalization

Verantwortlichkeiten

• Entwickeln, anwenden und vorantreiben von maschinellen Lernlösungen für Personalisierungsanwendungen, Übersetzung von Geschäfts- und Kundenproblemen in skalierbare wissenschaftliche Ansätze und produktionsbereite Modelle.
• Entwerfen von Experimenten, Bewerten der Modellleistung und Verwenden datengestützter Methoden zur Verbesserung der Relevanz, Rangfolge, Empfehlung und des Gesamterlebnisses der Kunden in Personalisierungssystemen.
• Zusammenarbeit mit Ingenieur-, Produkt-, Analyse- und Wissenschaftsteams zur Definition von Lösungsansätzen, Beeinflussung der technischen Richtung und Bereitstellung von ML-Funktionen, die über mehrere Produkte und Bereiche hinweg funktionieren können.
• Beitragen technischer Tiefe in der Modellentwicklung, Merkmalsgestaltung, Datenvorbereitung, Offline- und Online-Bewertung sowie der Operationalisierung von maschinellen Lernlösungen in Produktionsumgebungen.
• Anwenden von starkem technischem Urteilsvermögen auf Systemdesign, API-Design, Datenmodellierung und niedrigstufiges Lösungsdesign, das robuste, wartbare und erweiterbare ML-gestützte Dienste unterstützt.
• Sichere Integration und Betrieb von KI/ML-gestützten Lösungen, die Ergebnisse verbessern, einschließlich Vertrautheit mit KI-gesteuerten Systemen, Tools oder Workflows und Anwendung von KI/ML-Konzepten auf reale Produkte.

Qualifikationen

• Abschluss in Informatik, Maschinellem Lernen, Statistik, Mathematik, einem verwandten technischen Bereich oder gleichwertige berufliche Erfahrung.
• Über 5 Jahre relevante Erfahrung im maschinellen Lernen, angewandter Wissenschaft, Datenwissenschaft oder Softwareentwicklung, einschließlich der Bereitstellung produktionsreifer ML-Lösungen.
• Nachgewiesene Verantwortung für maschinelle Lernlösungen innerhalb eines Dienstes, mehrerer Dienste oder eines bereichsübergreifenden Rahmens, mit Verantwortung für Modellqualität, Experimente und betriebliche Leistung.
• Starke Grundlagen in Methoden des maschinellen Lernens, statistischer Analyse, Experimenten, Merkmalsengineering und der Arbeit mit großangelegten Datensätzen in Produktionsumgebungen.
• Beherrschung der Softwaretechnikpraktiken für wissenschaftliche Systeme, einschließlich Codierung, niedrigstufigem Design, API-Design, Datenmodellierung und Zusammenarbeit mit Ingenieurteams zur Produktionsbereitstellung von Lösungen.
• Fortgeschrittener Abschluss in Maschinellem Lernen, Informatik, Statistik, Mathematik oder einem verwandten technischen Bereich (bevorzugt).
• Erfahrung im Aufbau und in der Skalierung von Personalisierungs-, Empfehlungs-, Rang-, Abruf- oder Relevanzmodellen in großen, komplexen verbraucherorientierten Umgebungen.
• Erfahrung mit neuronalen Empfehlungssystemen, sequenziellen oder sitzungsbasierten Empfehlungen, transformerbasierten Empfehlungsalgorithmen, semantischem Abruf oder Repräsentationslernen in großem Maßstab.
• Erfahrung mit Grundmodellen, LLMs, Einbettungsmodellen, semantischen IDs, hybriden LLM-Empfehlungssystemen oder abrufunterstützten Personalisierungs-Workflows.
• Nachgewiesene Fähigkeit, Daten, Metriken und Experimente zu nutzen, um Priorisierungen und Entscheidungen zu leiten, während wissenschaftliche Strenge, Produktwirkung und Plattformskalierbarkeit in Einklang gebracht werden.
• Erfahrung mit Produktions-ML-Workflows wie Modellbereitstellung, Experimentierframeworks, Merkmals- oder Datenpipelines, Überwachung, Modelllebenszyklusmanagement oder MLOps.

Unterstützung

Wenn Sie aufgrund einer Behinderung oder anderer physischer oder psychischer Gesundheitszustände Unterstützung bei einem Teil des Bewerbungs- oder Rekrutierungsprozesses benötigen, wenden Sie sich bitte an unser Recruiting Accommodations Team über die Anfrage zur Unterbringung.

EEO-Erklärung

Die Expedia Group verpflichtet sich, ein integratives Arbeitsumfeld mit einer vielfältigen Belegschaft zu schaffen. Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Rasse, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, nationaler Herkunft, Behinderung oder Alter eine Berücksichtigung für die Beschäftigung.