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 sinnvolle Arbeit, die Millionen von Menschen hilft, Reisen einfacher, sicherer und mit mehr Freude zu entdecken, zu buchen und zu erleben.

Einführung in das Team

Das Unified Personalization Service-Team ist Teil der Expedia Product Technology. 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.

In dieser praktischen Wissenschaftsrolle werden Sie:

• Maschinenlernmodelle entwickeln, bewerten und verfeinern, um klar definierte Geschäftsprobleme zu lösen, einschließlich Aufgaben wie Vorhersage, Ranking, Empfehlung und Optimierung für Produkte und Dienstleistungen der Expedia Group.
• End-to-End-ML-Workflows entwerfen und implementieren, einschließlich Datenexploration, Merkmalsengineering, Modelltraining, Validierung und A/B-Experimentierung, um eine robuste Messung der Auswirkungen und der Modellleistung sicherzustellen.
• Mit Software-Ingenieuren, Datenwissenschaftlern, Produktmanagern und anderen Stakeholdern zusammenarbeiten, um ML-Lösungen in Produktionssysteme zu integrieren, wobei der Fokus auf Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit liegt.
• Großangelegte, reale Datensätze analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen, Möglichkeiten zur Verbesserung von Modellen und Merkmalen zu identifizieren und Ergebnisse sowie Kompromisse sowohl technischen als auch nicht-technischen Zielgruppen zu kommunizieren.
• Solide statistische und maschinenlerntechnische Prinzipien anwenden, einschließlich Modellevaluation, Fehleranalyse und Bias/Variance-Kompromisse, um die Modellqualität zu verbessern und den verantwortungsvollen Umgang mit Daten und Algorithmen sicherzustellen.

Mindestens erforderliche Qualifikationen:

• Abschluss (Bachelor oder Master) in Informatik, Maschinenlernen, 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 dem Aufbau, der Bewertung und dem Einsatz 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, sowie mit der Gestaltung, Implementierung und Bewertung 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.

Bevorzugte Qualifikationen:

• Fortgeschrittener Abschluss (Master oder PhD) in Maschinenlernen, 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, Two-Tower-Modellen oder gelernten Einbettungen und Repräsentationen für Reisende, Artikel, Sequenzen oder andere strukturierte Entitäten.
• Erfahrung in der Entwicklung von sequenziellen Modellen, Transformatoren oder auf Aufmerksamkeit basierenden Architekturen, einschließlich Modellgestaltung und -bewertung über die Anwendung eines Standard-Pretrained-Model-Fine-Tuning-Rezepts hinaus.

Unterkunftsanfragen

Die Expedia Group setzt sich dafür ein, ein integratives und barrierefreies Rekrutierungserlebnis zu bieten. Wenn Sie aufgrund einer Behinderung während des Bewerbungs- oder Rekrutierungsprozesses eine Unterkunft oder Anpassung benötigen, reichen Sie bitte eine Anfrage ein.

Über die Expedia Group

Die Expedia Group umfasst drei führende Verbraucher-Marken - Expedia, Hotels.com und Vrbo - sowie ein führendes B2B-Reisegeschäft und Reise-Werbeangebote. Über unsere Marken und Geschäfte helfen wir Reisenden, die Welt mit Vertrauen und Leichtigkeit zu erkunden.

Wichtiger Hinweis: Beschäftigungsmöglichkeiten und Stellenangebote bei der Expedia Group kommen immer von den Talent Acquisition- und Einstellungsteams der Expedia Group. Teilen Sie niemals sensible persönliche Informationen, es sei denn, Sie sind sich des Empfängers sicher. Die Expedia Group macht keine Stellenangebote per E-Mail oder Messaging-Tools an Personen, mit denen wir keinen vorherigen Kontakt hatten. Unsere E-Mail-Domain ist @expediagroup.com. Der offizielle Ort, um Rollen zu finden und sich zu bewerben, ist .

Gleichberechtigung: Expedia 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 berücksichtigt.