Zillow
Real Estate • eCommerce • B2C
Zillow ist ein führender Immobilien- und Mietmarktplatz, der umfassende Informationen über Häuser, Wohnungen und Immobilien zum Verkauf oder zur Miete bietet. Er bietet Nutzern Werkzeuge zur Immobiliensuche, zur Berechnung von Hypothekenzinsen und zur Vernetzung mit Immobilienmaklern. Die Plattform verfügt auch über innovative Algorithmen, die Zestimates liefern, das sind geschätzte Marktwerte von Immobilien. Zillow ist eine wichtige Anlaufstelle für Personen, die Immobilien kaufen, verkaufen oder mieten möchten, sowie für Makler und Vermittler, die ein breiteres Publikum erreichen wollen.
5001 - 10000 Mitarbeiter
Gegründet 2006
🏠 Immobilien
🛍️ eCommerce
👥 B2C
💰 €4.099.999 Post-IPO Equity im 2012-12
AI Applied Scientist – PhD-Praktikant, Evaluationssysteme und Metriken
vor 1 Monat
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
Zillow
Real Estate • eCommerce • B2C
Zillow ist ein führender Immobilien- und Mietmarktplatz, der umfassende Informationen über Häuser, Wohnungen und Immobilien zum Verkauf oder zur Miete bietet. Er bietet Nutzern Werkzeuge zur Immobiliensuche, zur Berechnung von Hypothekenzinsen und zur Vernetzung mit Immobilienmaklern. Die Plattform verfügt auch über innovative Algorithmen, die Zestimates liefern, das sind geschätzte Marktwerte von Immobilien. Zillow ist eine wichtige Anlaufstelle für Personen, die Immobilien kaufen, verkaufen oder mieten möchten, sowie für Makler und Vermittler, die ein breiteres Publikum erreichen wollen.
5001 - 10000 Mitarbeiter
Gegründet 2006
🏠 Immobilien
🛍️ eCommerce
👥 B2C
💰 €4.099.999 Post-IPO Equity im 2012-12
Beschreibung
• Unterstützung bei der Entwicklung hochmoderner Evaluationsmethoden für KI-Systeme • Schwerpunkt auf der Entwicklung robuster, skalierbarer Metriken und Frameworks zur Bewertung von Qualität, Konsistenz und Leistung generativer Modelle über mehrere Modalitäten hinweg • Beitrag zur Entwicklung innovativer Bewertungsmethoden für neue KI-Fähigkeiten, mit Fokus auf Konsistenz und Qualität komplexer multimodaler Ausgaben • Entwurf von Evaluationssystemen, die aus Feedback lernen und sich anpassen, um die Bewertung im Laufe der Zeit zu verbessern • Entwurf von Frameworks, die domänenspezifische Implementierungen von Differential Privacy integrieren, um sensible Nutzerdaten zu schützen und gleichzeitig die Nutzbarkeit des Modells zu erhalten • Entwicklung skalierbarer Methoden zur Bewertung agentischer Systeme, Sicherstellung der Einhaltung von Fair-Housing-Standards und Förderung einer ethischen KI-Einführung
🎯 Anforderungen
• Derzeitige Einschreibung als PhD-Student/in in Informatik, Machine Learning, Computer Vision oder einem verwandten Gebiet, mit starkem Publikationsnachweis • Erfahrung mit Evaluationsmethoden für KI/ML-Systeme • Kenntnisse in Computer-Vision-Metriken und Bewertung der 3D-Konsistenz • Verständnis der Bewertung generativer Modelle (Text, Bild, Video, 3D) • Erfahrung in multimodaler Bewertung und automatisierten Feedback-Systemen • Vertrautheit mit Datenschutzmethoden (z. B. Differential Privacy, Federated Learning, Secure ML) • Erfahrung mit modernen Deep-Learning-Frameworks (z. B. PyTorch, Hugging Face Transformers) • Ausgeprägte Forschungsausrichtung mit Publikationsmotivation • Interesse an der Anwendung von KI in komplexen, multi-stakeholder Bereichen • Veröffentlichungen in Konferenzen, Workshops oder Fachzeitschriften sind von Vorteil
🏖️ Vorteile
• Umfassende Kranken-, Zahn-, Augen-, Lebens- und Erwerbsunfähigkeitsversicherungen • Elternzeit • Familienleistungen • Beiträge zur Altersvorsorge • Bezahlter Urlaub
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