Applied Research Scientist, World Model

Название: прикладной научный сотрудник, World Model Компания: Zillow Местоположение: удаленно-США

Местоположение: удаленно-США Рабочее место: удаленно Занятость: полная занятость

О команде

Zillow обладает самыми богатыми данными о рынке жилья в отрасли. Вы поможете нам создать фундаментальную модель, которая использует представление о том, кто находится на рынке, сколько они готовы заплатить, и как этот спрос удовлетворяется предложением.

Команда Agentic Foundations — это сплоченная группа из 15–20 прикладных ученых в рамках более широкой организации Agentic AI компании Zillow, которая занимается разработкой фундаментальных технологий ИИ, лежащих в основе нового поколения опыта поиска жилья. Этот ведущий прикладной научный сотрудник поможет создать Zillow World Model: единую, учитывающую неопределенность модель рынка жилья, которая связывает спрос, предложение и макроэкономические условия, такие как ставки по ипотеке и политика. Сегодня специализированные модели, такие как Zestimate, Time-to-Pending и Listing Soon, каждая из которых хорошо отвечает на один вопрос. Фундаментальная модель «World Model» призвана отвечать на многошаговые вопросы «что, если», которые фактически задают потребители, например: «Если я выставлю цену в 500 000 долларов, когда дом продастся?» или «Я хочу получить не менее 800 000 долларов; по какой цене мне следует выставить?» как последовательные прогнозы одного состояния рынка, и предоставлять эти ответы Voyager, AI Mode от Zillow, в качестве инструмента.

Это очень новая область и открытое исследовательское направление. Вы будете сотрудничать с рабочей группой World Model (моделирование состояния листинга, моделирование рынка и оценка) и с командами по продуктам, инжинирингу, платформам и данным. Zillow наблюдает за обеими сторонами рынка жилья с такой глубиной, с какой никто другой не может, поэтому эта работа может напрямую помочь пользователям в достижении их целей.

О роли

• Создание слоя спроса World Model: преобразование поведения покупателей в больших масштабах (поиск, вовлеченность, траектории сеансов) в структурированные представления спроса, включая явное преобразование внимания в спрос.
• Проектирование и обучение моделей скрытого пространственно-временного состояния, многобашенных и/или последовательных динамических моделей с калиброванной неопределенностью, которые поддерживают многошаговые развертывания, прямое прогнозирование («если я сделаю X, что произойдет?») и обратное планирование («Я хочу X; что мне делать?»).
• Оценка готовности платить, кривых спроса на каждый дом и динамики рыночного равновесия, связывая обученные представления с экономическими величинами.
• Применение причинной идентификации в наблюдаемых данных и определение того, где модель должна воздержаться, поскольку корреляция не подтверждает претензию «что, если».
• Вклад в набор оценок World Model: зондирование состояния, калиброванные многоцелевые прогнозы, дрейф развертывания, причинно-следственные проверки и повторные прогоны вне режима.
• Самостоятельное выполнение сквозных исследований с открытым финалом, а также предоставление технического лидерства и наставничества в переводе передовых исследований в практическое применение.

Эта роль была классифицирована как удаленная. Сотрудники, работающие удаленно, не имеют постоянного офиса компании и вместо этого работают из выбранного ими физического места, которое должно быть указано компании. Сотрудники из США могут проживать в любом из 50 штатов, с некоторыми исключениями.

В Калифорнии, Коннектикуте, Мэриленде, Массачусетсе, Нью-Джерси, Нью-Йорке, штате Вашингтон и Вашингтоне, округ Колумбия, стандартный диапазон базовой заработной платы для этой роли составляет 195 600–312 400 долларов США в год. Этот диапазон базовой заработной платы специфичен для этих мест и может не применяться к другим местам.

В Колорадо, Гавайях, Иллинойсе, Мэне, Миннесоте, Неваде, Огайо, Род-Айленде, Вермонте и Вирджинии стандартный диапазон базовой заработной платы для этой роли составляет 185 800–296 800 долларов США в год. Диапазон базовой заработной платы специфичен для этих мест и может не применяться к другим местам.

Помимо конкурентоспособной базовой заработной платы, эта должность также дает право на получение опционов на акции, основанных на таких факторах, как опыт, производительность и местоположение. Фактические суммы будут зависеть от опыта, производительности и местоположения. Сотрудники на этой должности не будут получать зарплату ниже порогового значения для освобожденных сотрудников в штате, в котором они проживают.

Кто вы

Обязательно:

• PhD в области компьютерных наук, машинного обучения, статистики, экономики или смежной количественной области.
• Практический опыт создания скрытых пространственно-временных или мировых моделей (семейства RSSM/Dreamer, латентное предсказание в стиле JEPA или трансформеры последовательности событий): представления скрытого состояния, стохастические переходные модели с калиброванной неопределенностью и оценка многошаговых развертываний, а не только одноцелевых прогнозов.
• Подтвержденная способность преобразовывать данные о поведении пользователей в больших масштабах в структурированные представления спроса (оценка полезности или готовности платить, моделирование воронки/конверсии), корректируя при этом смещение выборки в наблюдаемых платформами популяциях.
• Практическое причинно-следственное заключение в наблюдательных условиях (квази-эксперименты, инструменты, разрывы в политике) и способность оценивать, когда обученная корреляция поддерживает, а когда не поддерживает контрфактическое утверждение.
• Доказанный опыт реализации открытых исследовательских проектов, способность определять объем неоднозначных проблем и обеспечивать техническое руководство ученым и инженерам машинного обучения.
• Сильные навыки программирования, особенно Python, плюс опыт работы с фреймворками машинного обучения, такими как PyTorch или TensorFlow.

Желательно:

• Свободное владение экономикой (настоятельно рекомендуется): микроструктура рынка, модели поиска и сопоставления, или структурные модели спроса с дискретным выбором; рассуждения о равновесной обратной связи.
• Опыт работы с агентным или рыночным моделированием, или обучением с подкреплением на основе моделирования.
• Опубликованные работы по мировым моделям, модели ML, причинно-следственному заключению или структурной оценке спроса.
• Опыт в обучении мультимодальных представлений или двувременных, безопасных от утечек данных обучения.
• Знакомство с двусторонними торговыми площадками, недвижимостью или долгосрочными потребительскими путешествиями.

Познакомьтесь с нами

В Zillow мы переосмысливаем то, как люди переезжают — через рынок недвижимости и через свою карьеру. Являясь самой посещаемой платформой недвижимости в США, мы помогаем людям ориентироваться в покупке, продаже, финансировании и аренде с большей легкостью и уверенностью. Независимо от того, работаете ли вы в сфере технологий, продаж, операций или дизайна, вы станете частью компании, которая меняет отрасль и помогает большему количеству людей сделать дом реальностью.

То, как мы работаем, является ключевой частью этой трансформации. Благодаря Cloud HQ, нашему стратегическому подходу к распределенной работе, большинство сотрудников имеют гибкость работать из любого места, где они наиболее продуктивны — это позволяет нам быстро двигаться, оставаться на связи и выполнять наши обещания людям.

Zillow имеет честь быть признанной одной из лучших компаний для работы в США. Zillow была названа одной из 100 лучших компаний для работы по версии FORTUNE® в 2026 году и вошла в список лучших компаний Америки по версии TIME® в 2026 году, что отражает нашу приверженность созданию инновационной, инклюзивной и привлекательной культуры, где сотрудники имеют возможность расти.

Независимо от вашей роли в организации, ваша работа будет способствовать внедрению инноваций, поддержке наших клиентов и продвижению отрасли — и вашей карьеры — вперед, вместе.

Zillow Group является работодателем с равными возможностями, стремящимся к созданию инклюзивной, инновационной среды с лучшими сотрудниками. Мы привержены равным возможностям трудоустройства независимо от расы, цвета кожи, происхождения, религии, пола, национальности, сексуальной ориентации, возраста, гражданства, семейного положения, инвалидности, гендерной идентичности или статуса ветерана. Если у вас есть инвалидность или особые потребности, требующие адаптации, свяжитесь напрямую с вашим рекрутером.

Квалифицированные кандидаты с судимостью будут рассматриваться для трудоустройства в соответствии с применимым законодательством штата и местным законодательством.

Кандидаты из округа Лос-Анджелес: должностные обязанности для этой должности включают: безопасная и кооперативная работа с другими сотрудниками, руководителями и персоналом; соблюдение стандартов превосходства, несмотря на стрессовые условия; эффективное и уважительное общение с сотрудниками, руководителями и персоналом для обеспечения исключительного обслуживания клиентов; и соблюдение всех федеральных, государственных и местных законов и политик компании. История судимостей может иметь прямую, неблагоприятную и негативную связь с некоторыми материальными должностными обязанностями этой должности. К ним относятся перечисленные выше обязанности и ответственность, а также способность соблюдать политику компании, проявлять здравый смысл, эффективно справляться со стрессом и безопасно и уважительно работать с другими, проявлять надежность и профессионализм, а также обеспечивать безопасность бизнес-операций и репутации компании. В соответствии с постановлением округа Лос-Анджелес о справедливых шансах мы будем рассматривать для трудоустройства квалифицированных кандидатов с историей арестов и судимостей.