Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Lösungen für eBay's Werbeprogramm und arbeite an spannenden Projekten.
- Unternehmen: eBay, ein führendes Unternehmen im E-Commerce mit einem kreativen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen und einem inklusiven Arbeitsklima.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der E-Commerce-Werbung und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: MS oder PhD in Informatik, Statistik oder Mathematik; Erfahrung in maschinellem Lernen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Über das Team und die Rolle
Das Search Ranking and Monetization Team ist der größte Beitrag zu eBays Werbeprogramm. Wir innovieren im Herzen des E-Commerce-Such- und Werbebereichs 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.
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:
- 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 Bereiche: Klassifikation, Regression, Empfehlungssysteme, Targeting-Systeme, 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
Applied Researcher (f/m/d) Arbeitgeber: eBay
eBay ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Lösungen im Bereich E-Commerce und Werbung vorantreibt. Mit einem dynamischen Team, das sich auf wissenschaftlich fundierte Ansätze konzentriert, bietet eBay nicht nur ein inspirierendes Arbeitsumfeld, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Die Unternehmenskultur fördert Kreativität und Zusammenarbeit, während die Lage in einer pulsierenden Stadt den Mitarbeitern Zugang zu einem vielfältigen Lebensstil und Networking-Möglichkeiten bietet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Applied Researcher (f/m/d) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach informellen Gesprächen oder Mentoring – das kann dir helfen, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe deine Programmierfähigkeiten und sei bereit, deine Projekte und Forschungsergebnisse zu präsentieren. Zeig, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Lösungen entwickeln kannst.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und Engagement für die Position. Außerdem kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält.
✨Tipp Nummer 4
Halte dich über aktuelle Trends in der E-Commerce-Welt auf dem Laufenden! Wenn du bei Vorstellungsgesprächen über neue Entwicklungen sprichst, zeigst du, dass du wirklich in der Materie steckst und bereit bist, innovative Lösungen zu finden.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Applied Researcher (f/m/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei einfach du selbst. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert. Wir suchen nach echten Persönlichkeiten, die zu unserem Team passen!
Betone deine Erfahrungen:Egal ob Praktika oder Projekte – erzähl uns von deinen relevanten Erfahrungen. Wenn du mit Machine Learning oder Big Data gearbeitet hast, lass es uns wissen! Das zeigt uns, dass du das Zeug dazu hast.
Mach es übersichtlich:Achte darauf, dass deine Bewerbung klar strukturiert ist. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, was du drauf hast!
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, 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 Rolle und das Team
Mach dich mit der Suchranking- und Monetarisierungsteam von eBay vertraut. Informiere dich über ihre aktuellen Projekte und Herausforderungen, um im Interview gezielt darauf eingehen zu können. Zeige, dass du die Ziele des Teams verstehst und wie deine Fähigkeiten dazu beitragen können.
✨Bereite technische Beispiele vor
Da du in einem technischen Bereich arbeitest, sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu teilen. Erkläre, wie du Machine Learning Modelle entwickelt oder Datenpipelines aufgebaut hast. Das zeigt, dass du praktische Erfahrungen hast und die Theorie in die Praxis umsetzen kannst.
✨Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten
In dieser Rolle wirst du auch mit verschiedenen Teams zusammenarbeiten müssen. Übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Bereite dich darauf vor, wie du deine Forschungsergebnisse auf Konferenzen präsentieren würdest, um deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren. Fragen zu den aktuellen Herausforderungen des Teams oder zu den Technologien, die sie verwenden, sind immer gut.
