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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Lösungen für eBay's Werbeprogramm und baue maschinelles Lernen Modelle.
- Arbeitgeber: eBay, ein globaler E-Commerce-Leader mit einer Kultur der Innovation.
- Mitarbeitervorteile: Vielfältige Karrieremöglichkeiten, inklusive Weiterbildung und ein unterstützendes Team.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines dynamischen Teams und gestalte die Zukunft der Online-Werbung.
- Gewünschte Qualifikationen: MS oder PhD in Informatik, Statistik oder verwandten Bereichen erforderlich.
- Andere Informationen: Ebay fördert Vielfalt und Chancengleichheit am Arbeitsplatz.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
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. Unsere Kunden sind unser Kompass, Authentizität gedeiht, mutige Ideen sind willkommen, und jeder kann jeden Tag sein einzigartiges Ich zur Arbeit bringen. Wir sind gemeinsam dafür verantwortlich, die Zukunft unserer Kunden, unseres Unternehmens und unseres Planeten zu sichern.
Schließen Sie sich einem Team leidenschaftlicher Denker, Innovatoren und Träumer an – und helfen Sie uns, Menschen zu verbinden und Gemeinschaften aufzubauen, um wirtschaftliche Chancen für alle zu schaffen.
Über das Team und die Rolle
Das Search Ads Team ist der größte Beitrag zu eBays Werbeprogramm. Wir innovieren im Herzen der E-Commerce-Suche und -Werbung mit dem ehrgeizigen Ziel, die E-Commerce-Werbung neu zu definieren. Wir gestalten optimierte Erlebnisse für Käufer und Verkäufer auf eBay. Wir innovieren schnell in diesem Bereich und es mangelt nicht an neuen Herausforderungen für motivierte Personen. Wir suchen herausragende angewandte Forscher, die sich uns anschließen und die nächste Generation von Online-Werbeprodukten in der eBay-Suche entwickeln.
Was Sie erreichen werden
- Wissenschaftlich fundierte Lösungen suchen, die echten Wert für eBay-Kunden liefern
- Maschinenlernmodelle und Datenpipelines erstellen, um aufschlussreiche, aber praktische Lösungen zu liefern
- Mit mehreren Teams zusammenarbeiten, um standardisierte wissenschaftliche Methoden und Prozesse in Ihrem Bereich zu fördern
- Wichtige technische und neuartige Forschungsarbeiten in öffentlichen Foren und Konferenzen präsentieren
Was Sie mitbringen werden
- MS oder PhD in Informatik, Statistik, Mathematik oder gleichwertig
- 0-1 Jahre (mit PhD) oder 1-3 Jahre (mit MS) industrielle Erfahrung in einem verwandten Bereich
- Industrielle Erfahrung mit einem oder mehreren der folgenden: Klassifikation, Regression, Empfehlungssysteme, Zielsysteme, Rankingsysteme, Betrugserkennung, Online-Werbung oder verwandte Bereiche
- Erfahrung in der Verarbeitung großer Datenmengen, z.B. Hadoop, SQL, Spark
- Erfahrung mit Python oder R sowie Java oder Scala oder C/C++
- 2 oder mehr verwandte Veröffentlichungen in hochwertigen Konferenzen oder Fachzeitschriften
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.
Applied Researcher 2 - Search Ads Arbeitgeber: eBay
Kontaktperson:
eBay HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Applied Researcher 2 - Search Ads
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach informellen Gesprächen oder Mentoring – oft sind es persönliche Verbindungen, die dir den Zugang zu tollen Jobmöglichkeiten verschaffen.
✨Sei proaktiv bei der Bewerbung!
Warte nicht nur auf Stellenanzeigen! Wenn du eBay als deinen Traum-Arbeitgeber siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Zeig uns, dass du wirklich interessiert bist und bring deine Ideen ein, wie du das Team bereichern kannst.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Da du im Bereich angewandte Forschung arbeiten möchtest, solltest du dich auf technische Fragen und Fallstudien vorbereiten. Übe mit Freunden oder nutze Online-Ressourcen, um deine Fähigkeiten in Machine Learning und Datenanalyse zu schärfen.
✨Präsentiere deine Projekte!
Hast du an spannenden Projekten gearbeitet? Teile sie in deinem Portfolio oder auf Plattformen wie GitHub. Zeige uns, was du kannst und wie du innovative Lösungen entwickelt hast – das wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Applied Researcher 2 - Search Ads
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Wir suchen nach einzigartigen Persönlichkeiten, die ihre Ideen und Perspektiven einbringen. Lass deine Leidenschaft für angewandte Forschung in deiner Bewerbung durchscheinen.
Mach es konkret!: Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei spezifisch. Nenne konkrete Projekte oder Ergebnisse, die du erzielt hast. Das hilft uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen und wie du unser Team bereichern kannst.
Verstehe die Rolle!: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und passe deine Bewerbung an. Zeige, dass du die Anforderungen und Herausforderungen der Position verstehst und wie du dazu beitragen kannst, unsere Ziele zu erreichen.
Bewirb dich über unsere Website!: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und effizient bearbeitet wird. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei eBay vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensmission
Mach dich mit der Mission und den Werten von eBay vertraut. Überlege dir, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zur Vision des Unternehmens passen. Zeige im Interview, dass du nicht nur die technischen Anforderungen verstehst, sondern auch, wie du zur Veränderung im E-Commerce beitragen kannst.
✨Bereite technische Beispiele vor
Da die Rolle einen starken Fokus auf angewandte Forschung und maschinelles Lernen hat, solltest du konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit parat haben. Erkläre, wie du Modelle entwickelt oder Datenpipelines erstellt hast und welche Ergebnisse du erzielt hast. Das zeigt, dass du praktische Erfahrung mitbringst.
✨Sei bereit für technische Fragen
Erwarte, dass dir technische Fragen zu Themen wie Klassifikation, Regression oder Big Data Processing gestellt werden. Übe, diese Konzepte klar und präzise zu erklären. Wenn du mit Tools wie Hadoop oder Spark gearbeitet hast, sei bereit, darüber zu sprechen und deine Erfahrungen zu teilen.
✨Präsentiere deine Forschungsergebnisse
Wenn du Veröffentlichungen hast, die relevant sind, bringe sie ins Gespräch. Diskutiere, wie deine Forschung zur Weiterentwicklung von Online-Werbung beitragen kann. Dies zeigt dein Engagement für das Fachgebiet und deine Fähigkeit, komplexe Ideen verständlich zu kommunizieren.