Principal Applied Scientist, AI, WW Sustainability

Faites partie des initiatives de durabilité de pointe d'Amazon, en favorisant les avancées environnementales et sociales pour soutenir notre stratégie mondiale de durabilité à long terme. Chez Amazon, notre mission est d'être l'entreprise la plus centrée sur le client au monde, et pour y parvenir, nous avons besoin de personnes exceptionnellement talentueuses, brillantes et motivées.

L'organisation Worldwide Sustainability (WWS) utilise l'échelle et la vitesse d'Amazon pour construire une entreprise plus résiliente et durable. Nous gérons les impacts sociaux et environnementaux mondiaux, en offrant des solutions qui favorisent la durabilité pour nos clients, nos entreprises et le monde.

L'équipe Sustainability Science and Innovation (SSI) au sein de WWS utilise une expertise multidisciplinaire en science, analyse, économie, statistiques, apprentissage automatique, développement de produits et ingénierie. Notre mission est de développer et d'évaluer les innovations nécessaires à Amazon, à ses clients et à ses partenaires pour atteindre des objectifs de durabilité à long terme.

Nous recherchons un Principal Applied Scientist compétent en apprentissage automatique (ML), en intelligence artificielle (IA) et en modèles de langage étendu (LLM), avec une approche pratique des innovations complexes. Dirigez la conceptualisation, la création et le lancement de modèles et de solutions impactants pour les objectifs de durabilité et de climat.

• Développer des fondations de données spécifiques à la durabilité à l'échelle du web alignées sur les domaines d'impact et les objectifs de durabilité.
• Créer des modèles pour mesurer les impacts environnementaux et économiques à grande échelle.
• Automatiser des tâches ESG complexes et développer des mécanismes de raisonnement pour des plans de décarbonisation multi-vues et des modèles d'optimisation multi-objectifs.
• Concevoir des modèles pour surveiller et garantir des crédits carbone forestiers de haute intégrité.

Collaborez avec des leaders d'entreprise, des scientifiques et des ingénieurs pour incorporer les nuances de durabilité dans les fondations de données, les modèles d'IA et les applications. Utilisez des techniques avancées comme l'indexation des données, les métriques de validation, la distillation de modèles et les fonctions de perte personnalisées, en intégrant des solutions IA/ML dans les systèmes existants. Définissez les orientations de la recherche en matière de durabilité de l'IA et réalisez des expériences, en traduisant la recherche en pratique.

WWS valorise les expériences diverses. Nous encourageons les candidats à postuler, même s'ils ne répondent pas à tous les critères. Que votre carrière débute, soit non traditionnelle ou inclut des expériences alternatives, nous voulons vous entendre.

Nous favorisons une culture inclusive où les groupes d'affinité dirigés par les employés nous permettent d'embrasser nos différences. Des événements tels que Conversations on Race and Ethnicity (CORE) et AmazeCon nous inspirent à améliorer continuellement notre culture inclusive.

Amazon s'engage à être le meilleur employeur de la Terre, offrant le partage des connaissances, le mentorat et des ressources d'avancement de carrière pour vous aider à grandir en tant que professionnel.

Nous accordons la priorité à l'harmonie entre le travail et la vie personnelle, en offrant des horaires de travail flexibles et des aménagements pour garantir la réussite au travail et à la maison. Lorsqu'on est soutenu, on réussit mieux ensemble.

Nous sommes ouverts à l'embauche dans les lieux suivants : Arlington, VA | New York City, NY | San Francisco, CA | Seattle, WA

• Diplôme de master en informatique, durabilité, sciences environnementales ou un domaine connexe.
• Une vaste expérience en recherche dans l'IA générative et l'apprentissage automatique.
• 10+ ans d'expérience pratique en traitement du langage naturel (NLP), apprentissage automatique ou domaines connexes.
• Expérience avérée dans la construction, le déploiement et l'exploitation de modèles et d'algorithmes, en particulier dans les domaines de la durabilité.
• Expérience avec des sources de données diverses comme les textes, les séries temporelles, les tableaux et les images.
• Expérience en mentorat de jeunes scientifiques et ingénieurs.

• Doctorat en informatique, durabilité, sciences environnementales ou domaines connexes