Sr. Especialista, GenAI, Entrenamiento de Modelos e Inferencia

¿Quieres ayudar a definir el futuro de Go to Market (GTM) en AWS utilizando la inteligencia artificial generativa (GenAI)? Formarás parte del equipo central mundial de Formación e Inferencia GenAI, responsable de definir, construir y desplegar estrategias dirigidas para acelerar la adopción de nuestros servicios y soluciones por parte de los clientes en diferentes verticales de la industria. Trabajarás directamente con los clientes más importantes (en todos los segmentos) en el campo del entrenamiento y la inferencia del modelo GenAI, ayudándoles a adoptar y escalar cargas de trabajo a gran escala (por ejemplo, modelos base) en AWS, desarrollando planes de GTM, evangelismo externo/interno, y desarrollando demostraciones y pruebas de concepto. #GenAI Responsabilidades clave del trabajo En este rol, trabajarás en estrecha colaboración con los clientes para entender los requisitos de infraestructura de ML, las complejidades involucradas en la escalada del entrenamiento de modelos GenAI a través de modalidades y casos de uso como el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y la visión por computadora que aprovechan el poder del almacenamiento, computación, redes y tecnologías de ML de AWS. Tendrás la oportunidad de definir estrategias de GTM y liderar iniciativas interfuncionales para expandir los mercados existentes, desarrollar programas escalables para fomentar la adopción, e identificar nuevas oportunidades. Esto implica actividades que incluyen la medición de mercados, la construcción de un pipeline de oportunidades, trabajar con clientes para entender los requisitos técnicos para las pruebas de concepto, crear contenido para formar a los equipos de campo, impulsar el liderazgo de pensamiento en la industria, trabajar con equipos de producto para definir nuevas características e identificar socios y posibles adquisiciones. Como el candidato ideal, posees un fondo de negocio y tecnología que te permite liderar e impulsar compromisos con startups y grandes empresas. Tienes conocimiento del dominio en casos de uso clave de ML, entiendes los desafíos involucrados en el entrenamiento y despliegue de modelos GenAI, orquestando cargas de trabajo utilizando contenedores/servicios HPC, y puedes trabajar de forma inversa a partir de los requisitos del cliente para sugerir soluciones y arquitecturas escalables. Tienes la profundidad técnica para articular los beneficios de los marcos de ML y los servicios de AWS a los científicos de datos, ingenieros de datos y ejecutivos de nivel C. Además, tienes un buen entendimiento de las tendencias del mercado de GenAI, el ecosistema, las oportunidades, y te apasiona el desarrollo del mercado. Necesitarás ser hábil para interactuar, comunicarte y asociarte con equipos dentro de AWS (producto, arquitectura de soluciones, ventas, marketing y servicios profesionales) y externamente con clientes, socios y, lo que es más importante, la comunidad de desarrolladores de Frameworks ML y ofertas de código abierto clave. Serás responsable de crear contenido interesante y de construir programas y mecanismos escalables para aumentar la conciencia y la adopción de Frameworks ML y soluciones AWS. Además trabajarás con los equipos de producto de ML y EC2 de AWS para dar forma a la visión del producto y priorizar características para los Frameworks AI/ML y las aplicaciones. Es esencial tener un agudo sentido de la propiedad, el impulso y ser ingeniosos. Estamos dispuestos a contratar candidatos para trabajar en una de las siguientes ubicaciones: Austin, TX, USA Calificaciones básicas Funciones básicas • 2+ años de experiencia en desarrollo, negociación y ejecución de acuerdos comerciales. • Experiencia en el desarrollo de estrategias que influyen en las decisiones de liderazgo a nivel organizacional. • Experiencia en la gestión de programas a través de equipos de trabajo, construcción de procesos y coordinación de calendarios de lanzamiento. • Grado universitario en disciplina técnica con 2+ años de experiencia en diseño / implementación / consultoría técnica. • 2+ años de experiencia en desarrollo de negocios, gestión de productos, consultoría de gestión y experiencia en alianzas estratégicas. • Experiencia en el desarrollo y ejecución de estrategias de GTM que son amplias en su alcance. • Conocimiento práctico de uno o más Frameworks de ML (por ejemplo, PyTorch, JAX) y métodos de ML, incluidos modelos de base GenAI, modelos de visión por computadora y otros modelos de ML. • Fuertes habilidades de comunicación verbal y escrita y capacidad para liderar de manera efectiva en toda la organización. • Experiencia en hablar en conferencias tecnológicas, así como en comunicarse a lo largo de la organización, desde el personal técnico hasta los VP/CxOs. Calificaciones preferidas Calificaciones preferidas • Experiencia en la interpretación de datos y la realización de recomendaciones comerciales. • Experiencia en la identificación, negociación y ejecución de acuerdos legales complejos. • MBA/MS o experiencia comercial relevante equivalente. • Experiencia en trabajar con modelos de base GenAI, formando parte de startups que trabajan en modelos de base GenAI a través de modalidades. • Conocimiento práctico del trabajo con aprendizaje profundo y otros algoritmos de ML e infraestructura. • 5+ años de experiencia en ingeniería de preventa, desarrollo de negocio técnico, alianzas estratégicas, o experiencia en la gestión de programas/productos. • Experiencia con la computación en la nube y/o campos relacionados. • Demostrada habilidad para trabajar de manera efectiva en internal y external organizaciones es clave en un entorno matricial. Amazon está comprometido con un lugar de trabajo diverso e inclusivo. Amazon es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y no discrimina por raza, origen nacional, género, identidad de género, orientación sexual, estado de veterano protegido, discapacidad, edad, o cualquier otra condición legalmente protegida. Para individuos con discapacidades que deseen solicitar un alojamiento, por favor visite https://www.amazon.jobs/en/disability/us.