Senior Applied Researcher

Wir stehen an der Spitze der Innovation im E-Commerce! Schließen Sie sich unserem Foundation Models-Team an, um die Zukunft des Online-Shoppings mit leistungsstarker Generativer KI und Fähigkeiten von Foundation-Modellen zu gestalten. Diese Rolle bietet eine herausragende Gelegenheit, Millionen von Nutzern weltweit zu beeinflussen, indem fortschrittliche KI-Lösungen entwickelt werden, die das Kundenerlebnis auf eBay verbessern.

Dies ist eine Gelegenheit, um:

• Maschinenlernen und Generative KI-Fähigkeiten für großangelegte E-Commerce-Anwendungen zu erforschen, zu entwickeln und zu validieren.
• Angewandte Forschungsagenden in Bereichen wie LLMs, retrieval-augmented generation, Embeddings, multimodale Modellierung, Ranking, agentische Systeme und feedback-gesteuertes Lernen zu definieren und abzuschließen.
• Neue oder verbesserte Modellierungsansätze, Trainingsmethoden, Anpassungstechniken und Evaluierungsrahmen für E-Commerce-Erlebnisse, die auf Foundation-Modellen basieren, zu entwickeln.
• Strenge Offline- und Online-Evaluierungsmethoden zu entwickeln, um Modellqualität, Robustheit, Latenz, Kosten und Kundenimpact zu messen.
• Lernsysteme zu entwickeln, die aus Feedback-Signalen lernen, einschließlich Reinforcement Learning, Präferenzoptimierung, wertbasiertem Modellieren, Multi-Armed-Bandit-Algorithmen und Online/Offline-Feedback-Schleifen.
• Modellverhalten, Fehlerarten und Datenmuster zu analysieren, um Einschränkungen zu identifizieren und praktische Verbesserungen vorzuschlagen.
• Starke Trainings-, Feinabstimmungs-, Evaluierungs- und Experimentierabläufe für großangelegte Maschinenlernmodelle zu entwickeln.
• Mit Maschinenbauingenieuren und Plattformteams zusammenzuarbeiten, um Forschungsprototypen in skalierbare, wartbare Produktionsfähigkeiten umzuwandeln.
• Gemeinsam mit Ingenieur-, Produkt- und Plattformteams zu arbeiten, um KI-Fähigkeiten in eBay-Erlebnisse zu integrieren.
• Aktuell zu bleiben mit Fortschritten im Maschinenlernen, in der Generativen KI und in Foundation-Modellen und deren Relevanz durch praktische Experimente und messbare Auswirkungen zu bewerten.
• Wissenschaftliche und technische Standards durch strukturierte Experimente, Peer-Review, Dokumentation und durchdachte technische Beiträge zu erhöhen.
• Zu Veröffentlichungen, Patenten, internen Forschungsüberprüfungen und technischer Strategie beizutragen, wo es angebracht ist.

Was Sie mitbringen:

• Master, PhD oder gleichwertige Erfahrung in Informatik, Maschinenlernen, Künstlicher Intelligenz, Computerlinguistik oder einem verwandten Bereich mit 8 Jahren relevanter Berufserfahrung.
• Umfangreiche direkte Erfahrung im Aufbau, der Analyse und der Verfeinerung von Maschinenlernmodellen oder Funktionen von Foundation-Modellen, vorzugsweise in Produktions- oder großangelegten Anwendungsfällen.
• Tiefes Verständnis von Maschinenlernen, NLP, großen Sprachmodellen, neuronalen Architekturen, Embeddings, Retrieval, Ranking, Personalisierung oder multimodaler Modellierung.
• Erfahrung mit Modelltraining, Feinabstimmung, Anpassung, Evaluierung, Benchmarking und Leistungsanalyse.
• Erfahrung mit Reinforcement Learning oder Lernsystemen, die sich basierend auf Eingaben verbessern, einschließlich Präferenzlernen, Belohnungsmodellierung, Banditen oder kontinuierlichen Modellverbesserungsschleifen.
• Starke Fähigkeit, kontrollierte Experimente zu entwickeln, bedeutungsvolle Metriken zu definieren, Ergebnisse zu interpretieren und Kompromisse klar zu kommunizieren.
• Nachgewiesene Kenntnisse in Python und Erfahrung mit modernen ML-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow oder ähnlichem.
• Erfahrung mit großangelegten Datensätzen, Modelltrainings- oder Evaluierungs-Pipelines und Zusammenarbeit mit Ingenieurteams, um Forschung in die Produktion zu bringen.
• Fähigkeit, mehrdeutige Produkt- oder Plattformprobleme als konkrete Forschungsfragen zu formulieren und praktische Lösungswege zu bewerten.
• Fähigkeit, praktische Lösungen zu entwickeln, die Modellqualität, Latenz, Kosten, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit ausbalancieren.
• Starke Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, unabhängig in mehrdeutigen technischen Bereichen zu arbeiten.
• Exzellente Kollaborations- und Kommunikationsfähigkeiten, mit Erfahrung in der Zusammenarbeit über Forschungs-, Entwicklungs-, Produkt- und Infrastrukturgruppen hinweg.
• Ein starkes Verantwortungsbewusstsein und eine nachgewiesene Geschichte der Bereitstellung von hochwirksamer angewandter Forschungsarbeit als individueller Beitragender.
• Eine Erfolgsbilanz in der angewandten Forschung, wie Veröffentlichungen, Patente, verbesserte Modelle, Produktionsrealisierung von Forschung oder messbare Produkt- und Geschäftsergebnisse.

Zusätzliche Details: eBay ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Alle qualifizierten Bewerber erhalten ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Religion, nationale Herkunft, Geschlecht, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität, Veteranenstatus und Behinderung oder andere gesetzlich geschützte Status Berücksichtigung für eine Anstellung.