Applied Scientist, Buyer Abuse Prevention ML

W Amazon.com jesteśmy zaangażowani w stanie się najbezpieczniejszym i najbardziej zaufanym rynkiem w sieci, chroniąc naszych klientów przed ryzykiem. Zespół ds. Zapobiegania Ryzyku Kupujących (BRP) stoi na czele tej misji, zwiększając zaufanie klientów i zapewniając bezpieczne transakcje finansowe na wszystkich platformach Amazon. Obecnie poszukujemy innowacyjnego Applied Scientist dla naszego zespołu ds. Zapobiegania Nadużyciom Kupujących, skupionego na łączeniu zaawansowanej analizy z wnikliwościami śledczymi w celu wzmocnienia naszych mechanizmów zapobiegania oszustwom.

Jako Applied Scientist w BRP będziesz mierzyć się z złożonymi wyzwaniami modelowania, odkrywać głębokie wglądy i rozwijać najnowocześniejsze algorytmy ryzyka w celu wykrywania i łagodzenia przypadków nadużyć. Twoje wysiłki będą bezpośrednio wpływać na efektywność operacyjną Amazon poprzez:

• Rozwijanie i wdrażanie modeli i algorytmów uczenia maszynowego.
• Budowanie prototypów i eksploracja nowych rozwiązań.
• Projektowanie eksperymentów do weryfikacji hipotez i dzielenie się wynikami z zespołami Produktowymi i Technicznymi.
• Zarządzanie wpływem rozwiązań ML na zasoby Amazon i doświadczenia klientów.
• Tworzenie efektywnej infrastruktury zapytań danych dla różnorodnych zastosowań.
• Ścisła współpraca z multidyscyplinarnymi zespołami w celu doskonalenia procesów automatyzacji.
• Nawigowanie po obszernych zasobach danych Amazon w celu prowadzenia analiz.
• Badanie i stosowanie nowatorskich technik ML i statystycznych.
• Utrzymywanie szczegółowej dokumentacji i prezentowanie wyników w jasny i przekonujący sposób.

Aby uzyskać więcej informacji o naszych innowacyjnych projektach, odwiedź Amazon Science.

Jesteśmy elastyczni w kwestii miejsca pracy, z opcjami dołączenia do nas w San Diego, CA lub Seattle, WA.

• Stopień magistra w dziedzinie informatyki, matematyki, statystyki, uczenia maszynowego lub innego ilościowego pola naukowego.
• Biegłość w językach programowania takich jak Java, C++ lub Python.

• Praktyczne doświadczenie w implementacji algorytmów i rozwijaniu modeli ML.
• Publikacje w czołowych recenzowanych konferencjach lub czasopismach.
• Zaawansowany stopień w odpowiedniej dziedzinie.

Amazon jest głęboko zaangażowany w różnorodność i inkluzję. Dążymy do kontynuacji budowania zespołu, który reprezentuje różnorodne tła, perspektywy i umiejętności. Oferujemy konkurencyjne wynagrodzenia, inkluzwe korzyści oraz możliwości wzrostu i awansu. Aby uzyskać szczegółowe informacje o wynagrodzeniach i korzyściach dla tej roli, odwiedź naszą stronę z korzy