Senior Machine Learning Engineer (d/f/m)

Bei eBay verändern wir 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 sind bestrebt, Grenzen zu überschreiten und die Zukunft des E-Commerce für Enthusiasten neu zu gestalten. Unsere Kunden sind unser Kompass, Authentizität gedeiht, mutige Ideen sind willkommen, und jeder kann sein einzigartiges Ich zur Arbeit bringen – jeden Tag. 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

Lieben Sie Daten? Grafiken? Maschinelles Lernen? Wissenswerte, kollaborative Kollegen? Kommen Sie zu eBay und helfen Sie uns, den globalen Online-Handel neu zu definieren! Das Product Knowledge-Team befindet sich im Zentrum der technologiegetriebenen, kundenorientierten Umgestaltung von eBay. Unser Team verwaltet eBays Produktwissen – ein riesiges Big Data-System, das aus Angeboten, Transaktionen, Produkten, Wissensgraphen und mehr besteht. Wir haben eine Mischung aus hochqualifizierten Personen aus Bereichen wie Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Softwareentwicklung, Betrieb und Big Data-Analyse. Wir haben eine starke Kultur der Zusammenarbeit und viele Möglichkeiten zu lernen, Einfluss zu nehmen und zu wachsen!

Wir suchen außergewöhnliche Ingenieure, die stolz darauf sind, einfache Lösungen für scheinbar komplexe Probleme zu schaffen. Unsere Ingenieuraufgaben umfassen typischerweise mindestens eines der folgenden:

• Aufbau einer Pipeline, die bis zu Milliarden von Artikeln verarbeitet; häufige Anwendung von ML-Modellen auf diesen Datensätzen
• Erstellung von Diensten, die Such- oder andere Informationsabrufmöglichkeiten mit niedriger Latenz auf Datensätzen von Hunderten von Millionen von Artikeln bieten
• Entwicklung eines soliden API-Designs und Förderung der Integration zwischen unseren Datenebenen und kundenorientierten Anwendungen und Komponenten
• Entwurf und Durchführung von A/B-Tests in Produktionsumgebungen, um die Auswirkungen neuer oder verbesserter Funktionen zu überprüfen und zu messen

Wenn Sie eine gute Herausforderung lieben und gut mit Komplexität umgehen können – wir würden uns freuen, von Ihnen zu hören!

Was Sie erreichen werden

• Entwerfen, liefern und warten Sie bedeutende Funktionen in Datenpipelines, ML-Verarbeitung und/oder Dienstinfrastruktur
• Optimieren Sie die Softwareleistung, um den erforderlichen Durchsatz und/oder die Latenz zu erreichen
• Arbeiten Sie mit Ihrem Manager, Ihren Kollegen und Produktmanagern zusammen, um Projekte und Funktionen zu planen
• Entwickeln Sie eine solide technische Strategie unter Berücksichtigung der Projektziele, Zeitpläne und erwarteten Auswirkungen
• Übernehmen Sie Verantwortung für einige teamübergreifende Bemühungen, indem Sie ein Geschäftsproblem übernehmen und sicherstellen, dass die verschiedenen Teams synchronisiert sind und auf eine kohärente technische Lösung hinarbeiten
• Aktiv am Wissensaustausch innerhalb der Organisation teilnehmen - sowohl lehren als auch von anderen lernen

Was Sie mitbringen werden

• B.Sc. oder M.Sc. in Informatik oder eine gleichwertige berufliche Erfahrung
• 7+ Jahre Erfahrung in Softwaredesign und -entwicklung, bei der Lösung nicht trivialer Probleme in Backend-Diensten und/oder Datenpipelines
• Vollständige Beherrschung von Python; zusätzliche praktische Erfahrung mit Java ist von Vorteil
• Solide Grundlagen in der Informatik mit starken Kenntnissen in Datenstrukturen, Algorithmen, objektorientierter Programmierung und Softwaredesign
• Erfahrung im Entwerfen und Betreiben von Big Data-Verarbeitungs-Pipelines, wie z.B.: Hadoop, Spark, Hive

Bevorzugte Qualifikationen als Plus

• Nachweisbare Erfolge bei Veröffentlichungen und/oder Patenten im Bereich maschinelles Lernen oder verwandten Bereichen
• Beiträge zu Open-Source-ML-Tools oder -Frameworks
• Erfahrung mit modernen großen Sprachmodellen, graphbasiertem ML oder dem Aufbau von Wissensgraphen
• Starke Präsenz in wissenschaftlichen Gemeinschaften durch Vorträge, Podiumsdiskussionen oder organisatorische Rollen