Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verbessere KI-Techniken für eBay, um das Einkaufserlebnis zu revolutionieren.
- Unternehmen: eBay, ein globaler E-Commerce-Leader mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen und Teamarbeit.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines Teams, das die Zukunft des E-Commerce mit KI gestaltet.
- Qualifikationen: Erfahrung in maschinellem Lernen und starke Problemlösungsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € 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.
Das Foundation Models-Team steht an der Spitze dieser Transformation. Wir entwickeln nächste Generationen von Generative AI und Foundation-Model-Fähigkeiten, die intelligente Erlebnisse auf globaler Ebene bei eBay ermöglichen. Von fortschrittlichen Abrufsystemen bis hin zum multimodalen Verständnis prägt unsere Arbeit direkt, wie Kunden Inventar im Marktplatz entdecken, bewerten und damit interagieren.
Wir suchen einen Applied Researcher, der unserem Foundation Models-Team als praktischer Mitwirkender beitritt. In dieser Rolle werden Sie AI- 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 AI-Fähigkeiten beizutragen.
Dies ist eine Gelegenheit, um:
- Maschinenlernen und Generative AI-Fähigkeiten für großangelegte E-Commerce-Anwendungen zu erforschen und zu bewerten
- Anwendungsforschung in Bereichen wie LLMs, retrieval-augmented generation, embeddings, multimodales Modellieren, Ranking, agentische Systeme und feedbackgesteuertes Lernen beizutragen
- Modellierungsansätze, Trainingsmethoden, Anpassungstechniken und Bewertungsrahmen für foundation-model-gesteuerte E-Commerce-Erlebnisse zu verbessern
- Experimente zu entwerfen und durchzuführen, um Modellqualität, Robustheit, Effizienz und Kundenimpact zu messen
- Lernsysteme zu entwickeln, die aus Feedbacksignalen 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 AI-Fähigkeiten in eBay-Erlebnisse zu integrieren
- Aktuell zu bleiben mit Fortschritten im Maschinenlernen, Generative AI und Foundation Models 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-Model-Fähigkeiten
- Solides Verständnis von Maschinenlernen, NLP, großen Sprachmodellen, neuronalen Architekturen, Embeddings, Abruf, Ranking, Personalisierung oder multimodalem Modellieren
- 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 Evaluierungspipelines 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 mit Forschungs-, Ingenieur-, Produkt- oder Plattformteams
- 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, ausgelieferte Modellverbesserungen, Produktionsrealisierung von Forschungsprototypen oder messbare Produktergebnisse
Applied Researcher Arbeitgeber: eBay
eBay ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitskultur fördert, in der Innovation und Kreativität geschätzt werden. Als Teil des Foundation Models-Teams haben Mitarbeiter die Möglichkeit, an der Spitze der KI-Entwicklung zu arbeiten und ihre Fähigkeiten in einem globalen Umfeld weiterzuentwickeln. eBay bietet nicht nur wettbewerbsfähige Vergütungen und umfassende Vorteile, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und zur Mitgestaltung der Zukunft des E-Commerce.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Applied Researcher erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Nutze LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Schicke ihnen eine Nachricht und stelle Fragen zu ihren Erfahrungen bei eBay oder in der KI-Forschung.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in Python und Machine Learning vertiefst. Mach ein paar Coding-Challenges und sei bereit, deine Denkweise zu erklären, während du Probleme löst.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für die Branche! Sprich über aktuelle Trends in der KI und wie sie den E-Commerce beeinflussen. Das zeigt, dass du nicht nur die Anforderungen erfüllst, sondern auch wirklich interessiert bist.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Und vergiss nicht, dein Netzwerk zu nutzen, um Empfehlungen zu bekommen – das kann einen großen Unterschied machen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Applied Researcher mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und deine Erfahrungen sind wichtig, also lass sie in deiner Bewerbung durchscheinen. Wir suchen nach Menschen, die sich mit unserer Mission identifizieren und bereit sind, ihre einzigartigen Perspektiven einzubringen.
Mach es konkret!:Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei spezifisch. Nenne konkrete Projekte oder Erfolge, die du erzielt hast. Das hilft uns, ein besseres Bild von deinen Fähigkeiten zu bekommen und wie du zu unserem Team passen könntest.
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert und fehlerfrei ist. Ein klarer und professioneller Auftritt zeigt uns, dass du dir Mühe gibst und die Position ernst nimmst. Lass uns nicht nach Fehlern suchen müssen!
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei eBay vorbereitet
✨Verstehe die Unternehmensmission
Mach dich mit der Mission und den Werten von eBay vertraut. Zeige im Interview, dass du verstehst, wie deine Rolle als Applied Researcher zur Vision des Unternehmens beiträgt. Das hilft dir, authentisch zu wirken und deine Motivation zu verdeutlichen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in Machine Learning und KI demonstrieren. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele klar und prägnant zu erläutern, um zu zeigen, wie du Probleme gelöst und Ergebnisse erzielt hast.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und gibt dir die Möglichkeit, mehr über das Team und die Herausforderungen zu erfahren, die dich erwarten könnten.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Sei bereit, deine technischen Fähigkeiten in Python und modernen ML-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow zu demonstrieren. Möglicherweise wirst du gebeten, ein Problem zu lösen oder einen Code-Schnipsel zu analysieren, also übe dies im Voraus!
