Sr. Applied Scientist LLM/LVM, Contextual Ads

Amazon Advertising recherche actuellement un Scientifique Appliqué Senior pour son initiative innovante qui alimente le produit de publicité contextuelle d'Amazon. Notre secteur publicitaire est une entreprise en pleine expansion, multimilliardaire, englobant les ordinateurs de bureau, les mobiles et les appareils connectés. Cette initiative couvre les annonces sur Amazon et un réseau complet d'éditeurs tiers, s'étendant aux États-Unis, dans l'UE et dans de nombreuses localisations internationales.

Nous recherchons un Scientifique Appliqué Senior dynamique, visionnaire et accompli pour diriger les efforts de machine learning et de science des données dans le traitement et la classification des données contextuelles. Êtes-vous enthousiasmé par l'opportunité d'analyser des téraoctets de données et d'appliquer des techniques de pointe en science des données et en apprentissage automatique pour résoudre des défis réels ? Avez-vous envie de définir des problèmes commerciaux avec une grande ambiguïté et de lancer de nouvelles initiatives ? En tant que scientifique appliqué, vous inventerez des solutions basées sur le ML et l'Intelligence Générale Artificielle pour améliorer notre technologie de classification contextuelle.

• Concevoir, prototyper et tester plusieurs hypothèses dans des environnements à haute ambiguïté en utilisant à la fois des compétences analytiques et une perspicacité commerciale.
• Collaborer avec les équipes d'ingénierie logicielle pour intégrer des expériences réussies dans les systèmes de production à grande échelle d'Amazon.
• Promouvoir une culture de l'expérimentation et de la science appliquée au sein d'Amazon.
• Respecter les délais tout en jonglant avec plusieurs projets avec facilité.
• Afficher d'excellentes compétences en communication et en présentation avec divers groupes de pairs et niveaux de gestion.
• Influencer et améliorer perpétuellement une culture d'équipe durable qui incarne les principes de leadership d'Amazon.

L'organisation de la qualité de l'offre est dédiée à la résolution des défis d'optimisation pour les programmes publicitaires d'Amazon, garantissant des impressions publicitaires de haute qualité. Notre équipe développe des algorithmes avancés et une infrastructure pour optimiser les performances des annonceurs et des éditeurs. Nous abordons une variété de problèmes en publicité computationnelle, y compris le traitement et la classification des données contextuelles, la prédiction de la qualité du trafic (détection des robots et de la fraude), la criminalistique de sécurité, la prédiction de la visibilité, la sécurité de la marque et l'expérimentation.

Notre équipe est composée d'experts en calcul distribué, machine learning, statistiques, optimisation, exploration de texte, théorie de l'information et systèmes de big data.

Nous sommes ouverts à l'embauche de candidats dans l'emplacement suivant :

• London, GBR

• Doctorat en ingénierie, technologie, informatique, apprentissage automatique, robotique, recherche opérationnelle, statistiques, mathématiques ou un domaine quantitatif équivalent.
• Expérience en recherche appliquée.
• Maîtrise des langages de programmation tels que Java, C++, Python ou similaire.
• Expérience dans la construction de modèles d'apprentissage automatique pour des applications commerciales.
• Expérience avec les modèles d'apprentissage profond génératif, en particulier le développement LLM et/ou LVM.

• Familiarité avec des outils de modélisation comme R, scikit-learn, Spark MLLib, MxNet, TensorFlow, numpy, scipy, etc.
• Expérience avec des systèmes distribués à grande échelle comme Hadoop, Spark, etc.

Amazon est un employeur offrant l'égalité des chances. Nous croyons fermement qu'une main-d'œuvre diversifiée est essentielle à notre succès. Nos décisions de recrutement sont basées sur votre expérience et vos compétences. Nous valorisons votre passion pour découvrir, inventer, simplifier et construire.

La protection de votre vie privée et la sécurité de vos données sont une priorité absolue pour Amazon. Veuillez consulter notre Avis de Confidentialité pour en savoir plus sur la gestion des données personnelles des candidats.

Notre culture inclusive permet à nos membres d'équipe de réaliser les meilleurs résultats pour nos clients.