Expedia Group — глобальная технологическая компания в сфере путешествий, работающая в секторах гостеприимства, логистики и туризма. Через такие бренды, как Expedia, Hotels.com, Vrbo, Travelocity, Egencia, Hotwire, Orbitz, eBookers, CheapTickets, CarRentals, Expedia Cruises, Wotif и Trivago, компания помогает путешественникам находить и бронировать авиабилеты, варианты размещения, аренду автомобилей, круизы и другие туристические услуги. Ее технологии поддерживают более 200 веб-сайтов в более чем 70 странах, объединяя данные, искусственный интеллект и цифровое взаимодействие с клиентами для улучшения планирования и бронирования поездок. Expedia Group также предоставляет партнерам инструменты, аналитические данные и инфраструктуру, необходимые для развития и управления их туристическим бизнесом.
Ведущий учёный по машинному обучению, персонализация
Разрабатывайте системы рекомендаций, ранжирования и поиска для глобальной туристической платформы Expedia Group. Превращайте передовые исследования в области машинного обучения в персонализированные продукты для реального использования.
Описание
- Разрабатывайте решения на основе машинного обучения для задач персонализации, продуктов и бизнеса.
- Превращайте неопределённые возможности в масштабируемые модели, эксперименты и готовые к эксплуатации решения.
- Руководите научной работой: от постановки задач и анализа данных до проектирования признаков, разработки моделей, оценки результатов и итеративного улучшения.
- Сотрудничайте с командами разработки, продукта и бизнеса, внедряя машинное обучение в сервисы и рабочие процессы.
- При необходимости участвуйте в проектировании систем и API, а также в моделировании данных.
- Выбирайте подходящие методы, проверяйте результаты и повышайте производительность, надёжность моделей и качество их эксплуатации.
- Безопасно интегрируйте решения в области ИИ и машинного обучения и обеспечивайте их работу, улучшая результаты.
- Делитесь опытом посредством экспериментов, документации, наставничества и повторно используемых методов.
- Помогайте разрабатывать системы глубинного обучения для персонализации: рекомендации, ранжирование, поиск, понимание путешественников, последовательное моделирование и фундаментальные модели.
- Определяйте техническое направление, совершенствуйте практики моделирования и наставляйте коллег-учёных.
Требования
- Степень бакалавра в области информатики или смежной технической области либо сопоставимый соответствующий профессиональный опыт.
- Не менее восьми лет соответствующего профессионального опыта.
- Подтверждённый опыт самостоятельного ведения решений на основе машинного обучения на уровне сервиса или нескольких сервисов: от постановки задачи и разработки модели до оценки и внедрения в эксплуатацию.
- Глубокое знание методов машинного обучения, статистического анализа, экспериментов и принятия решений на основе данных.
- Практический опыт программирования в исследовательской и производственной среде.
- Опыт взаимодействия с представителями разных функций при внедрении технических решений.
- Опыт разработки масштабируемых моделей, моделирования данных и интеграции решений в программные системы.
- Желательно: учёная степень в области машинного обучения, информатики, статистики, математики, инженерного дела или другой количественной дисциплины.
- Желательно: опыт внедрения решений машинного обучения в крупном масштабе, включая архитектуру, производственный мониторинг, управление жизненным циклом моделей и обеспечение надёжной эксплуатации.
- Желательно: опыт работы с рекомендациями, ранжированием, поиском, персонализацией, рекламой, маркетплейсами, электронной коммерцией или сопоставимыми сложными прикладными системами машинного обучения.
- Желательно: опыт работы с нейронными рекомендательными системами, последовательными или сессионными рекомендациями, рекомендательными системами на основе трансформеров, семантическим или генеративным поиском либо крупномасштабным обучением представлений.
- Желательно: опыт работы с фундаментальными моделями, большими языковыми моделями, моделями эмбеддингов, семантическими идентификаторами, гибридными системами LLM и рекомендаций, двухэтапным поиском и ранжированием или процессами персонализации с поиском с дополненной генерацией.
- Желательно: вклад в развитие сообщества специалистов по машинному обучению или рекомендательным системам, например научные публикации, патенты, проекты с открытым исходным кодом, технические статьи или выступления на отраслевых мероприятиях.
Преимущества
- Медицинское, стоматологическое страхование и страхование зрения.
- Оплачиваемый отпуск.
- Программа помощи сотрудникам.
- Компенсация расходов на оздоровление.
- Компенсация транспортных расходов.
- Скидки на путешествия.
- Членство в Международной сети туристических агентов авиакомпаний (IATAN).
- Поддержка в виде условий или адаптаций для людей с инвалидностью во время подачи заявки или процесса найма.