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 mit mehr Leichtigkeit, Vertrauen und Freude zu entdecken, zu buchen und zu erleben. Unsere fünf Verhaltensweisen - Traveler First, Think Big, Operate with Excellence, Ownership Mindset und Succeed Together - fördern ein unterstützendes Umfeld, in dem Menschen ihre Karrieren entwickeln und die Flexibilität, Vorteile und Unterstützung erhalten können, um ihre beste Arbeit zu leisten. Schließen Sie sich uns an und bauen Sie für Reisende überall.

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, der hilft, 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 angewandte 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.

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, 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 maschinelle Lernprinzipien 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

• Abschluss (Bachelor oder Master) 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 - zum Beispiel 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 der Anwendung von AI/ML-Konzepten auf reale Produkte, einschließlich der sicheren Integration und des Betriebs von AI/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, 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.
• Nachweis wissenschaftlicher Neugier durch die Umsetzung aktueller Forschung, akademische Veröffentlichungen, umfangreiche Forschungsprojekte, Open-Source-Beiträge, Praktika oder relevante Wettbewerbe.
• Erfahrung mit der Verarbeitung großer Datenmengen, 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.

Unterbringungsanfragen

Expedia Group verpflichtet sich, ein integratives und zugängliches Rekrutierungserlebnis zu bieten. Wenn Sie aufgrund einer Behinderung während des Bewerbungs- oder Rekrutierungsprozesses eine Unterbringung 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 hinweg helfen wir Reisenden, die Welt mit Vertrauen und Leichtigkeit zu erkunden.

Wichtiger Hinweis

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

Chancengleichheit

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 bei der Beschäftigung berücksichtigt.