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.

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, evaluieren und verfeinern, um klar definierte Geschäftsprobleme zu lösen, einschließlich Aufgaben wie Vorhersage, Ranking, Empfehlung und Optimierung für Produkte und Dienstleistungen von 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 maschinenlernbasierte Prinzipien anwenden, einschließlich Modellevaluation, Fehleranalyse und Bias/Variance-Kompromisse, um die Modellqualität zu verbessern und den verantwortungsvollen Umgang mit Daten und Algorithmen sicherzustellen.
• Vertrautheit mit KI-gesteuerten Systemen, Werkzeugen oder Workflows demonstrieren und AI/ML-Konzepte auf reale Produkte anwenden, einschließlich der sicheren Integration und des Betriebs von AI/ML-fähigen Lösungen, die Ergebnisse verbessern.

Mindestens erforderliche Qualifikationen:

• Bachelor- oder Master-Abschluss 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 Evaluierung 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 Datenverarbeitungstools.
• 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 der Anwendung von AI/ML-Konzepten auf reale Produkte.

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.
• Erfahrung in der Entwicklung sequentieller Modelle, Transformer oder auf Aufmerksamkeit basierender Architekturen, einschließlich Modellgestaltung und -bewertung über die Anwendung eines Standard-Pretrained-Model-Fine-Tuning-Rezepts hinaus.
• Nachweis von wissenschaftlicher Neugier durch die Implementierung aktueller Forschung, akademische Veröffentlichungen, umfangreiche Forschungsprojekte, Open-Source-Beiträge, Praktika oder relevante Wettbewerbe.
• Einblick in großangelegte Datenverarbeitung, ETLs, Trainingspipelines, A/B-Experimentierung, Modellbereitstellung, Überwachung oder andere Produktions-ML-Praktiken.
• Interesse oder Erfahrung in der Agentenpersonalisierung, gelernten Erinnerungen, LLM-Bewertung oder hybriden LLM-Empfehlungssystemen, die auf rigoroser Modellierung und Experimentierung basieren.

Unterkunftsanfragen: Expedia Group setzt sich dafür ein, ein integratives und zugängliches 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 Expedia Group: 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 Expedia Group kommen immer von den Talentakquisitions- und Einstellungsteams von Expedia Group. Teilen Sie niemals sensible persönliche Informationen, es sei denn, Sie sind sich des Empfängers sicher. Expedia Group bietet keine Stellenangebote per E-Mail oder Messaging-Tools an Personen an, 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.

Chancengleichheit: Expedia 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 Berücksichtigung für eine Anstellung.