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 von 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.

In dieser Rolle 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, Chancen für Modell- und Merkmalsverbesserungen zu identifizieren und Ergebnisse sowie Kompromisse sowohl technischen als auch nicht-technischen Zielgruppen zu kommunizieren.
• Solide statistische und maschinenlernbasierte Prinzipien anwenden, einschließlich Modellevaluation, Fehleranalyse und Bias/Varianz-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 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, 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 Darstellungen für Reisende, Artikel, Sequenzen oder andere strukturierte Entitäten.
• Interesse oder Erfahrung in der Personalisierung von Agenten, gelernten Erinnerungen, LLM-Bewertungen oder hybriden LLM-Empfehlungssystemen, die auf rigoroser Modellierung und Experimentierung basieren.

Unterkunftsanfragen: Expedia Group verpflichtet sich, ein integratives und zugängliches Rekrutierungserlebnis zu bieten. Wenn Sie aufgrund einer Behinderung während des Bewerbungs- oder Rekrutierungsprozesses eine Unterkunft oder Anpassung benötigen, senden Sie bitte eine Anfrage an https://expedia.service-now.com/askeg?id=job_accommodation.

Wichtiger Hinweis: Beschäftigungsmöglichkeiten und Stellenangebote bei Expedia Group kommen immer von den Talent Acquisition- und Einstellungsteams von Expedia Group. Teilen Sie niemals sensible persönliche Informationen, es sei denn, Sie sind sich des Empfängers sicher.

Gleichberechtigung: Expedia setzt sich für die Schaffung eines integrativen Arbeitsumfelds mit einer vielfältigen Belegschaft ein. Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Rasse, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, nationaler Herkunft, Behinderung oder Alter Berücksichtigung für eine Anstellung.