Интернатура для специалиста по данным 2024 (мужчина/женщина/разнообразие)

Эта вакансия открыта в различных городах Германии (Берлин, Мюнхен). Стажировки в Amazon доступны в течение всего года и могут продолжаться от 3 до 6 месяцев на полный рабочий день. Обратите внимание, что это не удаленные стажировки. Вы студент магистратуры или докторантура, заинтересованный в стажировке по Data Science в 2024 году? Мы ищем ориентированного на клиентов стажера-дата-сайентиста, который может инновационно работать в бизнес-среде, создавать и внедрять модели машинного обучения, чтобы стимулировать трансформационное инновационное развитие и масштабировать его по Евросоюзу/миру. Если это о вас, присоединяйтесь к нашим командам Data Science в Amazon для захватывающей возможности стажировки. Если у вас неутолимое любопытство и вы всегда хотите узнавать больше, то вы находитесь в нужном месте. Основные обязанности В качестве стажера-дата-сайентиста ваши основные обязанности будут включать: * Тесное сотрудничество с учеными и инженерами для создания и разработки новых алгоритмов, обеспечивающих научные решения для проблем Amazon. * Работу с междисциплинарной командой по исследованиям, ориентированным на клиента. * Знакомство с ориентированной на клиента культурой Amazon. * Создание и реализацию проектов по машинному обучению, которые могут быть быстро начаты на местном уровне и масштабированы по ЕС/миру. * Создание и внедрение моделей машинного обучения с использованием больших наборов данных и технологий облака. * Создание и деление технических докладов и презентаций для аудитории разного уровня. * Определение метрик и проектирование алгоритмов для оценки удовлетворенности и вовлеченности клиента. Для получения дополнительной информации о сообществе Amazon Science, пожалуйста, посетите страницу Science hub и страницу EMEA Splash. Для получения дополнительной информации о программе стажировки Amazon Science в EMEA, пожалуйста, посетите: https://amazonscienceopportunitiesemea.splashthat.com/ Мы рассматриваем кандидатов для работы в одном из следующих мест: Берлин, BE, DEU Основные требования Основные требования * Обучение в магистратуре или докторантуре по математике, статистике, информатике или смежной научной области. * Понимание машинного обучения, глубокого обучения, прогнозирования, экспериментов и влияния причинно-следственной связи. * Умение работать с моделями: разработка, проверка и внедрение. * Опыт работы с MySQL/PostgreSQL/Redshift. * Владение языками обработки данных (например, SQL, Python, R и т. д.) или статистическим/математическим программным обеспечением (например, R, SAS, Matlab). * Исключительные навыки в области дизайна и решения проблем, страсть к качеству и инженерная квалификация в масштабе. Предпочтительные квалификации Предпочтительные квалификации * Опыт работы с большими данными: обработка, фильтрация и представление большого объема данных (от 100 тыс. до миллионов строк). * Опыт внедрения и масштабирования моделей. * Опыт работы с кластерной обработкой данных (например, Hadoop, Spark, Map-reduce и Hive). * Опыт работы с сервисами AWS, включая S3, Redshift, SageMaker, EMR, Kinesis, Lambda и EC2. * Опыт технической коммуникации, соответствующий уровню слушателей. * Знание Amazon об удобстве восприятия ее продуктов, устройств, сервисов, веб-сайтов или окружения для людей с ограниченными возможностями. * Предыдущий опыт работы в корпорации не требуется. Amazon - работодатель, предоставляющий равные возможности. Мы убежденно верим, что привлечение разнообразных кадров является основой нашего успеха. Мы принимаем решения о найме, основываясь на вашем опыте и навыках. Мы ценим ваше стремление к открытиям, изобретательству, упрощению и строительству. Защита вашей конфиденциальности и безопасность ваших данных является долгосрочным приоритетом для Amazon. Пожалуйста, ознакомьтесь с нашей Политикой конфиденциальности (https://www.amazon.jobs/en/privacy_page), чтобы узнать больше о том, как мы собираем, используем и передаем личные данные наших кандидатов. м/ж/д