Naukowiec Danych, Centrum Innowacji Generatywnej AI, AWS

Uczenie maszynowe (ML) odgrywało kluczową rolę w Amazonie od jego najwcześniejszych dni. Jesteśmy pionierami w dziedzinach takich jak silniki rekomendacji, wyszukiwanie produktów, wykrywanie oszustw w handlu elektronicznym oraz optymalizacja na dużą skalę operacji w centrach dystrybucji. Zespół Generative AI pomaga klientom AWS w szybszym wykorzystaniu Generative AI do rozwiązania problemów biznesowych i operacyjnych oraz w promowaniu innowacji w ich firmach. Jako stosowany naukowiec potrafisz projektować i rozwijać zaawansowane modele ML, aby sprostać różnorodnym wyzwaniom i możliwościom. Będziesz pracował z terabajtami tekstu, obrazów i innych typów danych, aby rozwiązać problemy z życia realnego. Projektujesz i przeprowadzasz eksperymenty, badasz nowe algorytmy i odkrywasz innowacyjne sposoby optymalizacji ryzyka, rentowności i doświadczeń klientów. W tej roli jesteś utalentowanym naukowcem, który jest w stanie zastosować algorytmy ML oraz najnowsze techniki uczenia głębokiego (DL) i uczenia przez wzmocnienie do obszarów takich jak odkrywanie leków, segmentacja klientów, zapobieganie oszustwom, planowanie zdolności produkcyjnych, przewidywanie konserwacji, optymalizacja cen, analityka centrów obsługi, szacowanie pozycji graczy, wykrywanie zdarzeń oraz asystentów wirtualnych, między innymi. Kluczowe obowiązki na tym stanowisku • Projektowanie, rozwijanie i ocena innowacyjnych modeli ML, aby sprostać różnorodnym możliwościom w różnych branżach • Bezpośrednie spotkania z klientami, aby zrozumieć ich problemy biznesowe i pomóc im w definiowaniu i wdrażaniu skalowalnych rozwiązań Generative AI • Bliska współpraca z zespołami obsługi klienta, zespołami naukowców i zespołami inżynierii produktu w celu wdrażania modeli i nowych rozwiązań O naszym zespole Inkluzywna kultura zespołu W AWS celebrujemy nasze różnice. Jesteśmy zaangażowani w rozwijanie naszej kultury inkluzywności. Mamy dziesięć grup przynależności prowadzonych przez pracowników, które obejmują 40 000 pracowników w 190 globalnych oddziałach. Oferujemy innowacyjne świadczenia i organizujemy cotygodniowe doświadczenia edukacyjne, w tym nasze rozmowy o rasie i etniczności (CORE) oraz konferencje AmazeCon (różnorodność płci). Równowaga między pracą a życiem prywatnym Nasz zespół bardzo ceni równowagę między życiem zawodowym a prywatnym. Nie chodzi tylko o liczbę godzin spędzanych w domu lub w pracy; chodzi o stworzenie przepływu, który dodaje energii obu tym sferom. Uzyskanie właściwej równowagi między życiem prywatnym a zawodowym jest kluczowe dla długotrwałego szczęścia i spełnienia. Oferujemy elastyczne godziny pracy i zachęcamy do ustanowienia własnej równowagi między pracą a życiem osobistym. Mentoring i rozwój kariery Nasz zespół jest zobowiązany do wspierania nowych członków. Mając mieszankę poziomów doświadczenia i stażu pracy, staramy się tworzyć środowisko, które promuje wymianę wiedzy i mentoring. Nasi starsi członkowie cenią sobie mentoring jeden na jeden i dokładną, ale delikatną, recenzję kodu. Doceniamy Twój rozwój kariery i staramy się przypisywać projekty, które pomagają każdemu z członków zespołu stać się lepszym inżynierem i podejmować coraz bardziej skomplikowane zadania w przyszłości. Jesteśmy otwarci na zatrudnienie kandydatów z następujących lokalizacji: Portland, OR, USA | Santa Clara, CA, USA | Seattle, WA, USA Podstawowe kwalifikacje - 3+ lata doświadczenia w budowaniu modeli biznesowych - Doświadczenie z patentami lub publikacjami na recenzowanych konferencjach lub w czasopismach - Biegłość w programowaniu w Java, C++, Python lub podobnych językach - Doświadczenie w dziedzinach takich jak algorytmy i struktury danych, parsowanie, optymalizacja numeryczna, data mining, obliczenia równoległe i rozproszone, obliczenia o wysokiej wydajności, metody głębokiego uczenia neuronowego i/lub uczenie maszynowe Preferowane kwalifikacje - Doktorat lub magisterium z nauk komputerowych, inżynierii, matematyki, badań operacyjnych lub innej wysoce ilościowej dyscypliny. - Praktyczne doświadczenie w rozwiązywaniu złożonych problemów w środowisku zastosowaniowym - Doświadczenie w budowaniu modeli przy użyciu frameworków do głębokiego uczenia, takich jak MXNet, Tensorflow lub PyTorch Amazon jest oddany sprawie różnorodności i inkluzywności. Amazon jest pracodawcą, który stosuje zasady równych szans i nie dyskryminuje ze względu na rasę, pochodzenie narodowe, płeć, tożsamość płci, orientację seksualną, status weterana chronionego, niepełnosprawność, wiek ani żadny inny ustawowo chroniony status. Osoby niepełnosprawne, które chciałyby poprosić o zakwaterowanie, prosimy o odwiedzenie https://www.amazon.jobs/en/disability/us. Nasze wynagrodzenie odzwierciedla koszt pracy w kilku amerykańskich rynkach regionalnych. Wynagrodzenie bazowe dla tego stanowiska waha się od 111 600 USD/rok na naszym najniższym rynku geograficznym do 212 800 USD/rok na naszym najwyższym rynku geograficznym. Wynagrodzenie jest ustalane na podstawie szeregu czynników, w tym lokalizacji rynku i wiedzy, umiejętności i doświadczenia związanych z pracą. Amazon oferuje wynagrodzenie całkowite. W zależności od oferowanej pozycji, ekwiwalenty akcji, płatności premiowe i inne formy wynagrodzenia mogą stanowić część pakietu wynagrodzeń, wraz z pełnym zakresem świadczeń medycznych, finansowych i/lub innych. Aby uzyskać więcej informacji, odwiedź https://www.aboutamazon.com/workplace/employee-benefits. Kandydaci są zachęcani do składania podań przez naszą wewnętrzną lub zewnętrzną stronę kariery.