Senior Machine Learning Scientist, Personalization

Warum uns beitreten? Um die Zukunft des Reisens zu gestalten, müssen die Menschen an erster Stelle stehen. Geleitet von unseren Werten und Führungsvereinbarungen fördern wir eine offene Kultur, in der jeder dazugehört, Unterschiede gefeiert werden und wir wissen, dass wir alle gewinnen, wenn einer von uns gewinnt. Wir bieten ein umfassendes Leistungspaket, einschließlich spannender Reisevorteile, großzügiger Freizeit, Elternzeit, eines flexiblen Arbeitsmodells (mit einigen ziemlich coolen Büros) und Ressourcen zur beruflichen Entwicklung, um die Leidenschaft unserer Mitarbeiter für das Reisen zu fördern und eine lohnende Karriere zu gewährleisten. Wir bauen eine offenere Welt auf. Schließen Sie sich uns an.

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, Abruf und andere adaptive Erlebnisse unterstützt, die Reisenden helfen, relevantere, kontextbezogene und nützliche Erfahrungen während ihrer Reise zu sehen.

Wir suchen einen Senior Machine Learning Scientist, der die nächste Generation von Deep-Learning-Systemen für die Personalisierung gestalten kann, einschließlich Empfehlung, Ranking, Abruf, Reisendenverständnis, sequenzieller Modellierung und personalisierter Basis-Modellierung.

In dieser Rolle werden Sie:

• Maschinenlernlösungen für reale Personalisierungs-, Produkt- und Geschäftsprobleme entwerfen, entwickeln und anwenden, indem Sie mehrdeutige Chancen in skalierbare Modelle, Experimente und produktionsbereite Fähigkeiten übersetzen.
• Wissenschaftliche Arbeiten von Anfang bis Ende vorantreiben, einschließlich Problemformulierung, Datenexploration, Merkmalsengineering, Modellentwicklung, Bewertung und Iteration, mit starkem Fokus auf messbare Auswirkungen.
• Eng mit Ingenieuren, Produkt- und Geschäftspartnern zusammenarbeiten, um Maschinenlernlösungen in Dienste und Arbeitsabläufe zu integrieren, einschließlich Systemdesign, API-Design und Datenmodellierungsüberlegungen, wo dies zutrifft.
• Starkes technisches Urteilsvermögen nutzen, um geeignete Methoden auszuwählen, Ergebnisse zu validieren und die Modellleistung, Zuverlässigkeit und betriebliche Qualität über mehrere Problemdomänen hinweg zu verbessern.
• AI/ML-fähige Lösungen sicher integrieren und betreiben, die Ergebnisse verbessern, einschließlich Vertrautheit mit AI-gesteuerten Systemen, Tools oder Arbeitsabläufen und der Anwendung von AI/ML-Konzepten auf reale Produkte.
• Tiefgehende technische Expertise in verwandten Bereichen beitragen, um die wissenschaftliche und ingenieurtechnische Qualität durch Experimente, Dokumentation, Mentoring und wiederverwendbare Ansätze zu erhöhen, die die Effektivität des breiteren Teams unterstützen.

Mindestens erforderliche Qualifikationen:

• Abschluss in Informatik oder einem verwandten technischen Bereich; oder gleichwertige relevante Berufserfahrung.
• Über 8 Jahre relevante Berufserfahrung.
• Nachgewiesene Verantwortung für Maschinenlernlösungen auf Dienst- oder Mehrdienstebene, einschließlich Problemdefinition, Modellentwicklung, Bewertung und Operationalisierung innerhalb eines Produkts oder technischen Bereichs.
• Starke Grundlagen in Maschinenlernen-Methoden, statistischer Analyse, Experimentierung und datengestützter Entscheidungsfindung, mit praktischer Programmiererfahrung in wissenschaftlichen und produktionsorientierten Umgebungen.
• Erfahrung in der Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Partnern zur Bereitstellung technischer Lösungen, mit grundlegenden Erwartungen an skalierbare Modellentwicklung, Datenmodellierung und Integration in Softwaresysteme.

Bevorzugte Qualifikationen:

• Fortgeschrittener Abschluss in Maschinenlernen, Informatik, Statistik, Mathematik, Ingenieurwesen oder einem verwandten quantitativen Bereich.
• Erfahrung in der Bereitstellung von Maschinenlernlösungen in großem Maßstab, einschließlich Architekturüberlegungen, Produktionsüberwachung, Management des Modelllebenszyklus und betrieblicher Exzellenz in Live-Umgebungen.
• Nachgewiesene Fähigkeit, die technische Richtung innerhalb eines Bereichs durch rigorose Experimentierung, starkes wissenschaftliches Denken, pragmatisches Lösungsdesign und klare Kommunikation mit funktionsübergreifenden Partnern zu beeinflussen.
• Starke Erfahrung mit Empfehlungen, Ranking, Abruf, Suche, Personalisierung, Werbung, Marktplätzen, E-Commerce oder ähnlich komplexen angewandten ML-Systemen.
• Erfahrung mit neuronalen Empfehlungssystemen, sequenzieller oder sitzungsbasierter Empfehlung, transformerbasierten Empfehlungsalgorithmen, semantischem Abruf, generativem Abruf oder Repräsentationslernen in großem Maßstab.
• Erfahrung mit Basis-Modellen, LLMs, Einbettungsmodellen, semantischen IDs, hybriden LLM-Empfehlungssystemen, zweistufigen Abruf- und Rankingsystemen oder abrufunterstützten Personalisierungs-Workflows.
• Relevante akademische Veröffentlichungen, Patente, Open-Source-Beiträge, technische Blogbeiträge, Branchenvorträge oder andere Beiträge zur ML-/Empfehlungssystem-Community.

Unterkunftsanfragen: Wenn Sie Unterstützung bei einem Teil des Bewerbungs- oder Rekrutierungsprozesses aufgrund einer Behinderung oder anderer körperlicher oder psychischer Gesundheitszustände benötigen, wenden Sie sich bitte an unser Recruiting Accommodations Team über die Unterkunftsanfrage.

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.