О компании Tripadvisor
Группа Tripadvisor соединяет людей с впечатлениями, которые стоит разделить, и стремится стать самым надежным источником информации о путешествиях и впечатлениях в мире. Мы используем наши бренды, технологии и возможности, чтобы связывать нашу глобальную аудиторию с партнерами через насыщенный контент, рекомендации по путешествиям и двусторонние торговые площадки для впечатлений, проживания, ресторанов и других категорий путешествий. Дочерние компании Tripadvisor, Inc. (Nasdaq: TRIP) включают портфель туристических брендов и бизнесов, таких как Tripadvisor, Viator и TheFork.
В качестве нашего нового старшего научного сотрудника по машинному обучению вы присоединитесь к команде исследований и разработок Tripadvisor Experiences. Эта команда развивает ведущую в мире торговую площадку для туристических впечатлений. Мы считаем, что создание воспоминаний — вот что такое путешествия. И с более чем 400 000 туристических впечатлений — от простых экскурсий до экстремальных приключений (и всего, что между ними) — создавать воспоминания на всю жизнь стало проще, чем когда-либо.
О роли
Вы будете ключевым техническим лидером и архитектором подкоманды в нашем основном движке поиска. Вы будете самостоятельно владеть и реализовывать стратегию машинного обучения для основных продуктовых возможностей — таких как поиск, извлечение, ранжирование или Content AI — которые определяют, как миллионы пользователей открывают и планируют свои путешествия.
Эта роль старшего научного сотрудника по машинному обучению соединяет передовые исследования (SOTA) с надежной инженерией промышленного уровня. Вы будете ориентироваться в технической неопределенности, внедрять кастомные алгоритмические компоненты и явно связывать офлайн-метрики моделей напрямую с бизнес-показателями, такими как конверсия бронирований и вовлеченность пользователей. Если вы неутомимый любознательный ученый, который отлично справляется с быстрым прототипированием, практическим внедрением SOTA и умножением возможностей своих коллег, эта роль для вас.
Что вы будете делать
•Техническое руководство и кастомная реализация: выступать техническим лидером по конкретным проектам машинного обучения в вашей подкоманде. Проектировать и реализовывать кастомные компоненты моделей или функции потерь, которых нет в готовом виде, разбивая масштабные исследовательские задачи на выполнимые, итеративные этапы.
•Оптимизация и поиск SOTA: оценивать глобальный исследовательский ландшафт для проведения анализа затрат и выгод новых архитектур, балансируя сложность модели со скоростью вывода, использованием памяти и затратами на выполнение (например, потреблением токенов). Оптимизировать модели для промышленного использования с помощью техник квантования и дистилляции.
•Операционные фреймворки и строгость: настраивать Golden Datasets и лидерборды с минимальным надзором, а также внедрять строгую автоматизацию валидации (например, бэктестинг и оценку по срезам), чтобы предотвратить утечку данных, переобучение и регрессии в продакшене.
•Партнерство с инженерами и передача: тесно сотрудничать с руководителями инженерных команд, чтобы обеспечить поддержку вычислительной/графической инфраструктуры требованиям моделей. Четко определять режимы сбоев моделей, крайние случаи и пороги доверия — чтобы партнеры из SWE могли строить надежные резервные системы.
•Прикладная отладка и защитные меры: диагностировать сложные алгоритмические ошибки и внедрять автоматические проверки для «тихих сбоев» (например, дрейф концепций или сдвиги распределения признаков в продакшене). Руководить командными постмортемами и устранять блокирующие корректирующие действия.
•Множитель карьеры: формально наставлять специалистов среднего и младшего уровня по машинному обучению, проверяя их экспериментальную логику для обеспечения высокой научной строгости и направляя их в области прикладного машинного обучения и ограничений продакшена.
Навыки и опыт
•Образование: магистр или кандидат наук в области компьютерных наук, машинного обучения, статистики или другой высококвантитативной области.
•Опыт: более 5 лет промышленного опыта разработки, валидации и внедрения масштабных моделей машинного обучения в продакшене.
•Алгоритмическая экспертиза: сильная практическая и теоретическая база в методах машинного обучения, инженерии признаков и парадигмах глубокого обучения.
•Адаптация SOTA: доказанная способность настраивать, гибридизировать и адаптировать существующие передовые архитектуры для решения нелинейных бизнес-задач. Опыт с многозадачным обучением (MTL), ранжированием, Content AI стеками, Agentic AI и т.п. очень желателен.
•Технический стек: отличное владение Python и фреймворками глубокого обучения (такими как PyTorch, PyTorch Lightning или TensorFlow), а также знакомство с инструментами версионирования данных и отслеживания экспериментов.
Желательно
•Конвейеры следующего поколения для извлечения, многоступенчатые системы ранжирования и Content AI стеки.
•Продвинутые последовательные рекомендательные системы, предназначенные для моделирования динамики пользовательских сессий в реальном времени.
•Графовые нейронные сети (GNN), графы знаний и мультимодальное представление для отображения туристических сущностей.
•Генеративный AI и Agentic AI рабочие процессы для улучшения опыта диалогового поиска.
Что мы предлагаем
•Конкурентные пакеты вознаграждения (регулярно сравниваемые с последними отраслевыми данными), включая базовую зарплату и ежегодные бонусы
•«Работайте по-своему» с гибкостью, подходящей вашему образу жизни. Группа Tripadvisor придерживается удаленного подхода к сотрудничеству в глобальной команде с возможностью приходить в офис так часто, как вы хотите или как требует ваша команда.
•Гибкий график. Баланс между работой и личной жизнью заложен в нашей культуре по замыслу. Доверие и ответственность делают это возможным.
•Сопоставление пожертвований — мы ежегодно сопоставляем квалифицированные благотворительные пожертвования.
•Помощь в обучении — ежегодная поддержка для квалифицированных программ развития карьеры.
•Лайфстайл-бонус — ежегодный бонус для себя, на путешествия, здоровье или что угодно по вашему выбору.
•Путешествия и льготы — скидки и другие преимущества, связанные с путешествиями.
•Программа поддержки сотрудников с ресурсами и программами, чтобы помочь справиться с жизненными трудностями.
•Медицинское страхование — отличное покрытие и конкурентоспособные страховые взносы.
•Щедрая программа рекомендаций — вознаграждения за успешные рекомендации кандидатов.
Наши культурные столпы
Путешественник — на первом месте
Мы существуем, чтобы создавать ценность для нашего клиента — путешественника. Мы помогаем нашим поставщикам и партнерам раскрывать эту ценность. Их коллективное поведение и инсайты — вот что движет нами.
Исполнение — наше преимущество
Мы действуем быстро, экспериментируем, учимся на ошибках, итеративно улучшаем решения завтрашнего дня во всех аспектах бизнеса. Наше исполнение гибкое, основанное на данных, приоритетное и масштабируемое. Мы не считаем, что какая-либо проблема — это проблема другого, и завершаем то, что можно сделать сегодня, зная, что завтра принесет новые вызовы.
Мы добиваемся успеха вместе
Лучшие результаты достигаются благодаря эмпатичным, скромным и разнообразным экспертам, работающим над общими целями. Мы неустанно сотрудничаем, ставим под сомнение предположения, даем конструктивную обратную связь и создаем условия для успеха через уполномоченные команды с четким мандатом. Мы прозрачно берем на себя ответственность за наш рост, индивидуально и как команда. Мы празднуем качество наших усилий, наши уроки и коллективные достижения.
