Expedia Group ist ein global tätiges Reise-Technologieunternehmen, das in den Bereichen Hotellerie, Logistik und Reisen aktiv ist. Über Marken wie Expedia, Hotels.com, Vrbo, Travelocity, Egencia, Hotwire, Orbitz, eBookers, CheapTickets, CarRentals, Expedia Cruises, Wotif und Trivago unterstützt das Unternehmen Reisende dabei, Flüge, Unterkünfte, Mietwagen, Kreuzfahrten und andere Reiseerlebnisse zu entdecken und zu buchen. Seine Technologie unterstützt mehr als 200 Websites in über 70 Ländern und verbindet Daten, künstliche Intelligenz und digitale Kundendialoge, um die Planung und Buchung von Reisen zu verbessern. Expedia Group stellt Partnern außerdem die Tools, Erkenntnisse und Infrastruktur zur Verfügung, die sie für den Aufbau und die Verwaltung ihrer Reiseunternehmen benötigen.
Senior Machine-Learning-Wissenschaftler:in für Personalisierung
Entwickle Empfehlungs-, Ranking- und Retrieval-Systeme für die globale Reiseplattform der Expedia Group. Überführe fortgeschrittene Machine-Learning-Forschung in personalisierte Angebote für den Produktivbetrieb.
Beschreibung
- Entwickle Machine-Learning-Lösungen für Personalisierungs-, Produkt- und Geschäftsanforderungen.
- Mache aus unklaren Chancen skalierbare Modelle, Experimente und produktive Funktionen.
- Leite die wissenschaftliche Arbeit von der Problemdefinition und Datenexploration über Feature Engineering und Modellentwicklung bis hin zu Evaluation und Iteration.
- Arbeite mit Engineering-, Produkt- und Geschäftsteams zusammen, um Machine Learning in Services und Arbeitsabläufe zu integrieren.
- Wirke bei Bedarf an System- und API-Design sowie Datenmodellierung mit.
- Wähle geeignete Methoden, überprüfe Ergebnisse und verbessere Modellleistung, Zuverlässigkeit und Betriebsqualität.
- Integriere und betreibe KI- und Machine-Learning-Lösungen sicher, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
- Teile dein Wissen durch Experimente, Dokumentation, Mentoring und wiederverwendbare Methoden.
- Entwickle Deep-Learning-Personalisierungssysteme für Empfehlungen, Ranking, Retrieval, das Verständnis von Reisenden, sequenzielle Modellierung und Foundation-Modelle mit.
- Gib die technische Richtung vor, stärke Modellierungspraktiken und begleite andere Wissenschaftler:innen als Mentor:in.
Anforderungen
- Bachelorabschluss in Informatik oder einem verwandten technischen Fachgebiet oder gleichwertige einschlägige Berufserfahrung.
- Mindestens acht Jahre einschlägige Berufserfahrung.
- Nachgewiesene Verantwortung für Machine-Learning-Lösungen auf Service- oder Multi-Service-Ebene – von der Problemdefinition und Modellentwicklung bis zu Evaluation und Operationalisierung.
- Fundierte Kenntnisse in Machine-Learning-Methoden, statistischer Analyse, Experimenten und datengestützter Entscheidungsfindung.
- Praktische Programmiererfahrung in wissenschaftlichen und produktiven Umgebungen.
- Erfahrung in der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit bei der Einführung technischer Lösungen.
- Erfahrung mit der Entwicklung skalierbarer Modelle, der Modellierung von Daten und der Integration von Lösungen in Softwaresysteme.
- Bevorzugt: fortgeschrittener Abschluss in Machine Learning, Informatik, Statistik, Mathematik, Ingenieurwissenschaften oder einem anderen quantitativen Fachgebiet.
- Bevorzugt: Erfahrung mit der Bereitstellung von Machine-Learning-Lösungen im großen Maßstab, einschließlich Architektur, Produktionsüberwachung, Modelllebenszyklusmanagement und operativer Exzellenz.
- Bevorzugt: Erfahrung mit Empfehlungs-, Ranking-, Retrieval-, Such-, Personalisierungs-, Werbe-, Marktplatz-, E-Commerce- oder ähnlich komplexen angewandten Machine-Learning-Systemen.
- Bevorzugt: Erfahrung mit neuronalen Empfehlungssystemen, sequenziellen oder sitzungsbasierten Empfehlungen, Transformer-basierten Empfehlungsmodellen, semantischem oder generativem Retrieval oder großskaligem Repräsentationslernen.
- Bevorzugt: Erfahrung mit Foundation-Modellen, großen Sprachmodellen, Embedding-Modellen, semantischen IDs, hybriden LLM-Empfehlungssystemen, zweistufigem Retrieval und Ranking oder Retrieval-Augmented-Personalisierungsabläufen.
- Bevorzugt: Beiträge zur Machine-Learning- oder Empfehlungssystem-Community, etwa wissenschaftliche Veröffentlichungen, Patente, Open-Source-Projekte, technische Blogbeiträge oder Vorträge in der Branche.
Zusatzleistungen
- Kranken-, Zahn- und Sehversicherung.
- Bezahlte freie Tage.
- Mitarbeiterunterstützungsprogramm.
- Zuschuss für Wellnessangebote.
- Reisekostenerstattung.
- Reiseermäßigungen.
- Mitgliedschaft im International Airlines Travel Agent Network (IATAN).
- Unterstützung und Anpassungen im Bewerbungs- oder Auswahlverfahren für Menschen mit Behinderungen.