Applied Researcher

Bei eBay sind wir mehr als ein globaler E-Commerce-Leiter - wir verändern die Art und Weise, wie die Welt einkauft und verkauft. Unsere Plattform ermöglicht Millionen von Käufern und Verkäufern in mehr als 190 Märkten weltweit. Wir setzen uns dafür ein, Grenzen zu überschreiten und unseren Einfluss zu hinterlassen, während wir die Zukunft des E-Commerce für Enthusiasten neu erfinden.

Wir suchen einen Applied Researcher, der unserem Foundation Models-Team als praktischer Mitwirkender beitritt. In dieser Rolle werden Sie KI- und Foundation-Model-Techniken entwickeln, bewerten und verbessern, die kundenorientierte und plattformbezogene Erfahrungen im eBay-Maßstab unterstützen. Sie arbeiten eng mit angewandten Forschern, Maschinenlern-Ingenieuren, Produktpartnern und Plattformteams zusammen, um Forschungsideen und Prototypen in messbare Fähigkeiten mit Kunden- und Geschäftsauswirkungen umzusetzen.

Dies ist eine praktische Forschungsrolle für jemanden, der starke Kenntnisse im Maschinenlernen, fundiertes experimentelles Urteilsvermögen und die Fähigkeit kombiniert, praktische, skalierbare KI-Fähigkeiten beizutragen.

Dies ist eine Gelegenheit, um:

• Maschinenlernen und Generative AI-Fähigkeiten für großangelegte E-Commerce-Anwendungen zu erforschen und zu bewerten
• Angewandte Forschung in Bereichen wie LLMs, retrieval-augmented generation, embeddings, multimodale Modellierung, Ranking, agentische Systeme und feedbackgesteuertes Lernen beizutragen
• Modellierungsansätze, Trainingsmethoden, Anpassungstechniken und Bewertungsrahmen für E-Commerce-Erfahrungen mit Foundation-Modellen zu verbessern
• Experimente zu entwerfen und durchzuführen, um Modellqualität, Robustheit, Effizienz und Kundenimpact zu messen
• Lernsysteme zu entwickeln, die aus Feedback-Signalen lernen, einschließlich Reinforcement Learning, Präferenzoptimierung, Belohnungsmodellierung, Banditen und Online/Offline-Feedbackschleifen
• Modellverhalten, Fehlerarten und Datenmuster zu analysieren, um Einschränkungen zu identifizieren und praktische Verbesserungen vorzuschlagen
• Trainings-, Feinabstimmungs-, Bewertungs- und Experimentierpipelines für Maschinenlernmodelle aufzubauen
• Mit erfahrenen angewandten Forschern, Maschinenlern-Ingenieuren und Plattformteams zusammenzuarbeiten, um vielversprechende Prototypen in die Produktion zu bringen
• Mit Ingenieuren, Produkt- und Plattformteams zusammenzuarbeiten, um KI-Fähigkeiten in eBay-Erfahrungen zu integrieren
• Aktuell zu bleiben mit Fortschritten im Maschinenlernen, Generative AI und Foundation-Modellen und relevante Techniken durch praktische Experimente zu bewerten
• Zu wissenschaftlichen und technischen Standards durch strukturierte Experimente, Peer-Review, Dokumentation und klare technische Kommunikation beizutragen
• Zu Veröffentlichungen, Patenten, internen Forschungsüberprüfungen und technischen Diskussionen beizutragen, wo es angebracht ist

Was Sie mitbringen:

• Master, PhD oder gleichwertige Erfahrung in Informatik, Maschinenlernen, Künstlicher Intelligenz, Computerlinguistik oder einem verwandten Bereich mit 4 oder mehr Jahren relevanter Berufserfahrung
• Starke praktische Erfahrung in der Entwicklung, Bewertung und Verbesserung von Maschinenlernmodellen oder Foundation-Modellfähigkeiten
• Solides Verständnis von Maschinenlernen, NLP, großen Sprachmodellen, neuronalen Architekturen, Embeddings, Retrieval, Ranking, Personalisierung oder multimodaler Modellierung
• Erfahrung mit Modelltraining, Feinabstimmung, Anpassung, Bewertung, Benchmarking und Leistungsanalyse
• Erfahrung mit feedbackgesteuerten Lernsystemen, wie z.B. Präferenzlernen, Belohnungsmodellierung, Banditen, Reinforcement Learning oder kontinuierlichen Modellverbesserungsschleifen
• Fähigkeit, Experimente zu entwerfen, bedeutungsvolle Metriken zu definieren, Ergebnisse zu interpretieren und Ergebnisse klar zu kommunizieren
• Kenntnisse in Python und Erfahrung mit modernen ML-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow oder ähnlichem
• Erfahrung mit großangelegten Datensätzen, Modelltrainings- oder Bewertungs-Pipelines und angewandten Forschungsabläufen
• Fähigkeit, Produkt- oder Plattformprobleme in konkrete Forschungsfragen und praktische Lösungsansätze zu übersetzen
• Fähigkeit, Trade-offs zwischen Modellqualität, Latenz, Kosten, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit zu berücksichtigen
• Starke Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, effektiv in unklaren technischen Bereichen zu arbeiten
• Gute Zusammenarbeit und Kommunikationsfähigkeiten, mit Erfahrung in der Zusammenarbeit über Forschungs-, Ingenieur-, Produkt- oder Plattformteams hinweg
• Ein starkes Verantwortungsbewusstsein und eine Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung bedeutender angewandter Forschungs- oder Maschinenlernbeiträge
• Erfahrung in der Beeinflussung der angewandten Forschung, wie z.B. Veröffentlichungen, Patente, verbesserte Modelle, Produktionsrealisierung von Forschungsprototypen oder messbare Produkteergebnisse

eBay ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, nationaler Herkunft, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Veteranenstatus und Behinderung oder anderen gesetzlich geschützten Status eine Berücksichtigung für die Beschäftigung.