Sr. Applied Scientist, Fire TV Science

Rewolucjonizuj z nami sposób, w jaki miliony ludzi oglądają telewizję! Fire TV jest najlepiej sprzedającym się urządzeniem do przesyłania strumieniowego w USA, a my dążymy do tego, aby być globalnym liderem w dostarczaniu niezrównanych wrażeń z rozrywki zarówno w domu, jak i poza nim. Oferujemy najszerszy wybór treści, urządzeń i doświadczeń dla naszych klientów.

Nasz zespół naukowców działa na najnowocześniejszych Recommender Systems, Information Retrieval, Machine Learning i Natural Language Understanding. Wprowadzamy innowacje za pomocą zaawansowanych algorytmów, aby połączyć naszych klientów z odpowiednimi treściami w dokładnie odpowiednim momencie. Nasze wkłady zapewniają, że nasze urządzenia są zarówno przyjemne w użyciu, jak i nieodzowne w każdym gospodarstwie domowym.

• Inicjowanie nowych inicjatyw z wykorzystaniem uczenia maszynowego w celu ulepszenia naszych algorytmów rekomendacji, wyszukiwania i dopasowywania jednostek.
• Przeprowadzanie analizy danych i modelowania na dużych zbiorach danych w celu opracowania wniosków mających na celu zwiększenie użycia urządzeń i zadowolenia klientów.
• Projektowanie i przeprowadzanie eksperymentów A/B, ocena wpływu optymalizacji oraz komunikowanie wyników interesariuszom biznesowym.
• Ścisła współpraca z menedżerami produktu i inżynierami oprogramowania w celu projektowania eksperymentów i wdrażania kompleksowych rozwiązań.
• Ustawianie i monitorowanie alarmów w celu wykrywania anormalnych wzorców danych i przeprowadzanie analiz przyczynowych w celu ich rozwiązania.
• Aktywne uczestnictwo w Amazon Machine Learning Community, w tym wewnętrzne i zewnętrzne MeetUpy, Hackathony i konferencje.
• Wkład w przyciąganie i rekrutację talentów technicznych oraz mentoring młodszych naukowców.

• 3+ lata doświadczenia w tworzeniu modeli uczenia maszynowego dla aplikacji biznesowych.
• Doktorat lub stopień magistra z 6+ lat doświadczenia w badaniach stosowanych.
• Biegłość w językach programowania takich jak Java, C++ lub Python.
• Doświadczenie z metodami głębokiego uczenia neuronowego i zaawansowanego uczenia maszynowego.

• Doświadczenie z narzędziami do modelowania takimi jak R, scikit-learn, Spark MLLib, MxNet, TensorFlow, NumPy, SciPy, itp.
• Doświadczenie z systemami rozproszonymi na dużą skalę, takimi jak Hadoop, Spark, itp.
• Bardzo preferowany doktorat.
• Znajomość algorytmów i narzędzi NLP oraz LLM jest dodatkowym atutem.
• Doświadczenie w przeprowadzaniu i interpretacji eksperymentów A/B.
• Wyjątkowe umiejętności komunikacji werbalnej i pisemnej, w tym zdolność do efektywnej współpracy z zespołami badawczymi i technicznymi.

Amazon mocno angażuje się w tworzenie zróżnicowanej i integracyjnej siły roboczej. Jesteśmy pracodawcą zapewniającym równe szanse i nie dyskryminujemy ze względu na rasę, pochodzenie narodowe, płeć, tożsamość płciową, orientację seksualną, status weterana, niepełnosprawność, wiek ani żaden inny status prawnie chroniony. Osoby z niepełnosprawnościami, które chcą ubiegać się o zakwaterowanie, mogą odwiedzić naszą stronę z zakwaterowaniem.