Starszy Specjalista ds. Zastosowań Naukowych, Wizja Komputerowa

Poszukujemy niezwykle zaangażowanego i utalentowanego Naukowca Aplikowanego o mentalności nastawionej na rozwój, który posiada biegłość w szeregu umiejętności, szczególnie w zakresie Wizji Komputerowej i uczenia maszynowego. Wyobraź sobie bycie częścią zespołu, który jest pionierem przyszłości Smart Glasses. Echo Frames (pierwszy produkt Smart Glasses Amazona) to dopiero początek. Amazon skupia się na integracji technologii i projektowania w unikalny sposób, który jest zrozumiały dla milionów osób. Jeśli jesteś podekscytowany przesuwaniem granic i tworzeniem zupełnie nowych doświadczeń, które umożliwią użytkownikom większe zaangażowanie w świat fizyczny, chcielibyśmy Cię poznać. Będziesz miał okazję wpłynąć na wiele znaczących organizacji i być częścią tworzenia nowej niszy produktowej w Amazonie. Kluczowe obowiązki: Ta rola polega na opracowywaniu wysokowydajnych, real-time rozwiązań z zakresu Wizji Komputerowej i uczenia maszynowego oraz ich wdrażaniu. Będziesz tworzył podstawowe modele, które są fundamentalne dla naszych kluczowych funkcji operacyjnych. Będziesz na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w dziedzinie, prowadząc recenzje literatury. Regularne interakcje z menedżerami produktu, inżynierami oprogramowania, inżynierami sprzętu i interesariuszami, którzy pomogą w kierowaniu i produktowaniu Twojej pracy, to również część tej roli. Zostaniesz poproszony o kierowanie od początku do końca metod Wizji Komputerowej i Uczenia Maszynowego, które mają znaczne niejasności, skalę i złożoność. Również tworzenie modeli uczenia maszynowego, prowadzenie dowodów koncepcji, eksperymentów, optymalizacji i wdrażanie swoich modeli do produkcji. Będziesz ściśle współpracować z inżynierami oprogramowania i menedżerami produktu w produkcji swoich modeli ML. Praktyczna analiza danych w zestawach danych z wielu sensorów w celu opracowania wniosków, które kierują wymaganiami produktu, to również część roli. Do Twoich obowiązków należeć będzie także prowadzenie eksperymentów typu A/B, gromadzenie danych i wykonywanie analiz statystycznych. Będziesz musiał również ustanowić skalowalne, wydajne, zautomatyzowane procesy analizy danych, rozwijania modelu uczenia maszynowego, walidacji modelu i dostarczania. Badanie nowych i innowacyjnych metod przetwarzania sensorów i podejść do Wizji Komputerowej to także część tej roli. Ponadto, będziesz mentorem i pomagał w rekrutacji Naukowców Aplikowanych do zespołu, prezentował wyniki i metody kierownictwu zespołu, a także pisał i najazdzał zgłoszenia IP. O zespole: Nasz zespół stawia na równowagę między życiem zawodowym a prywatnym. Nie chodzi o to, ile godzin spędzasz w domu czy pracy, ale o energię, którą wkładasz w obie te sfery. Wierzymy, że osiągnięcie równowagi między życiem osobistym a zawodowym jest kluczem do długotrwałego szczęścia i satysfakcji. Oferujemy elastyczne godziny pracy i zachęcamy Cię do znalezienia swojego własnego równowagi między pracą a życiem prywatnym. Nasz zespół jest zobowiązany do wspierania nowych członków. W naszym zespole pracują ludzie o różnym doświadczeniu i stażu pracy, stwarzając środowisko, które obchodzi się z dzieleniem wiedzy i mentorstwem. Nasze doświadczone osoby cieszą się z indywidualnych sesji mentorskich i dokładnych, życzliwych recenzji kodu. Dbamy o Twój rozwój zawodowy i dążymy do powierzania projektów na podstawie tego, co umożliwi każdemu członkowi zespołu stanie się lepszym inżynierem i podejmowanie bardziej skomplikowanych zadań w przyszłości. Jesteśmy otwarci na zatrudnienie kandydatów, którzy będą pracować z Cupertino, CA lub Sunnyvale, CA, USA. Podstawowe Kwalifikacje: - 3 lub więcej lat doświadczenia w tworzeniu modeli uczenia maszynowego dla aplikacji biznesowych - Doktorat, lub magisterium i 6+ lat doświadczenia w stosowaniu badań - Znajomość języków programowania takich jak C/C++, Python, Java lub Perl - Doświadczenie w programowaniu w Java, C++, Python lub podobnych językach - Znajomość metod uczenia maszynowego i głębokiego uczenia sieci neuronowych Preferowane Kwalifikacje: - Znajomość narzędzi do modelowania, takich jak R, scikit-learn, Spark MLLib, MxNet, Tensorflow, numpy, scipy, etc. - Doświadczenie z rozproszonymi systemami na dużą skalę, takimi jak Hadoop, Spark, etc. Amazon zobowiązuje się do zapewnienia zróżnicowanego i inkluzywnego środowiska pracy. Amazon jest pracodawcą równych szans i nie dyskryminuje na podstawie rasy, pochodzenia narodowego, płci, tożsamości płciowej, orientacji seksualnej, statusu weterana, niepełnosprawności, wieku lub jakiegokolwiek innego statusu prawnie chronionego. Osoby niepełnosprawne, które chciałyby poprosić o dostosowanie, prosimy odwiedzić https://www.amazon.jobs/en/disability/us. Nasze wynagrodzenie odzwierciedla koszty pracy w kilku amerykańskich rynkach geograficznych. Wynagrodzenie bazowe dla tej pozycji zaczyna się od $136,000/rok na naszym najniższym rynku geograficznym do $260,000/rok na naszym najwyższym rynku geograficznym. Wynagrodzenie jest uzależnione od kilku czynników, w tym lokalizacji rynku, i może różnić się w zależności od wiedzy, umiejętności i doświadczenia związanych z pracą. Amazon oferuje kompleksowe wynagrodzenie. W zależności od stanowiska, do wynagrodzenia mogą być dołączone udziały, premie za podpisanie umowy i inne formy wynagrodzenia, a także pełny zakres świadczeń medycznych, finansowych i/lub innych. Aby dowiedzieć się więcej, odwiedź https://www.aboutamazon.com/workplace/employee-benefits. Kandydaci powinni aplikować przez naszą wewnętrzną lub zewnętrzną stronę kariery.