Senior Data Scientist - Search & Personalization

Путешествие Airbnb началось в 2007 году, когда наши основатели разместили трех гостей в своем доме в Сан-Франциско. Сегодня более 4 миллионов Хостов приняли более миллиарда гостей в почти каждой стране мира. В основе нашей миссии - создание подлинных связей в сообществе через уникальные проживания и впечатления.

Мы ищем исключительных специалистов в области науки о данных для нашей команды Поиска и Персонализации данных. Поиск Airbnb имеет решающее значение для нашего рынка, сосредотачиваясь на обеспечении высококлассного поискового опыта для гостей, начиная с взаимодействия на главной странице, через поиск и изучение предложений, до оформления заказа. В рамках этой команды вы будете способствовать созданию данных продуктов, систем вывода и интеллектуальных систем для обеспечения персонализированного и уточненного поискового опыта. Эта роль включает балансирование краткосрочного и долгосрочного здоровья нашего рынка.

Ваша роль будет центральной, в сотрудничестве с другими специалистами по данным и межфункциональными командами по всем направлениям поиска гостей, хостов и рыночных зон. Задачи включают:

• Разработку моделей для расшифровки факторов конверсии гостей и формирование стратегий управления предложениями.
• Создание систем для идентификации и исправления неоптимальных путей пользователей с использованием журналов поведения.
• Построение рамок для корреляции факторов конверсии для стратегического принятия решений и отслеживания прогресса.
• Предоставление технического наставничества в команде, обеспечивая высокие стандарты в архитектуре продуктов данных.

Ваш ежедневный день будет включать:

• Построение моделей машинного обучения и разработка надежных инференционных рамок.
• Использование автономии для исследования и внедрения передовых инноваций.
• Презентация ваших результатов внутренне для заинтересованных сторон и вовне для научного сообщества, повышая инновационный край Airbnb.

Мы ищем кого-то, у кого есть:

• Более 5 лет опыта работы в индустрии, предпочтительно с продуктами потребительского поиска или рекомендательными системами.
• Высокая профессионализм в инференционных и машинных методах обучения, моделировании данных в высоких измерениях и причинно-следственном анализе.