Специалист по анализу данных, Инновационный центр генеративного AI, AWS

Машинное обучение (ML) является неотъемлемой частью Amazon с самых ранних дней. Мы являемся пионерами в таких областях, как движки рекомендаций, поиск продуктов, обнаружение мошенничества в электронной коммерции и крупномасштабная оптимизация операций в центрах выполнения заказов. Команда Generative AI помогает клиентам AWS ускорить использование генеративного AI для решения деловых и операционных проблем, а также стимулировать инновации в их компаниях. Как прикладной ученым, вы искушены в проектировании и разработке продвинутых моделей ML для решения различных проблем и возможностей. Вы будете работать с терабайтами текстов, изображений и других типов данных для решения проблем реального мира. Вы будете проектировать и проводить эксперименты, исследовать новые алгоритмы и находить инновационные способы оптимизации риска, прибыльности и опыта клиента. На этой роли вы - опытный ученый, способный применять алгоритмы ML и передовые техники глубокого обучения (DL) и обучения с подкреплением к таким областям, как открытие лекарств, сегментация клиентов, предотвращение мошенничества, планирование мощностей, прогнозное обслуживание, оптимизация ценообразования, аналитика в call-центрах, оценка поз игрока, обнаружение событий и виртуальные помощники, среди прочего. Основные обязанности на работе • Разрабатывать, создавать и оценивать инновационные модели ML для решения разнообразных возможностей в разных отраслях • Взаимодействовать непосредственно с клиентами, чтобы понять их бизнес-проблемы, и помочь им в определении и реализации масштабируемых решений на основе генеративного AI • Тесно сотрудничать с командами аккаунтов, командами научных исследователей и командами инженеров-разработчиков для внедрения моделей и новых решений О команде Включающая культура команды В AWS мы отмечаем наши различия. Мы стремимся улучшить нашу культуру включения. У нас есть десять групп притяжения, созданных сотрудниками, охватывающих 40 000 сотрудников по всему миру в 190 главах. Мы предлагаем инновационные льготы и проводим ежегодные и постоянные обучающие мероприятии, включая наши конференции "Conversations on Race and Ethnicity (CORE)" и "AmazeCon" (гендерное разнообразие). Баланс между работой и личной жизнью Наша команда высоко ценит баланс между работой и личной жизнью. Речь идет не о количестве часов, которые вы проводите дома или на работе; речь идет о создании ритма, который поддерживает энергию обеих сфер вашей жизни. Правильный баланс между вашей личной и профессиональной жизнью крайне важен для долгосрочного счастья и удовлетворения. Мы предлагаем гибкий режим работы и поощряем вас установить свой собственный баланс между работой и личной жизнью. Наставничество и карьерный рост Наша команда обязуется поддерживать новых членов. Смешивая различные уровни опыта и стаж работы, мы создаем среду, которая поощряет обмен знаниями и наставничество. Наши старшие члены получают удовольствие от индивидуального наставничества и тщательных, но деликатных проверок кода. Мы ценим ваш карьерный рост и ставим целью назначить проекты, которые помогут каждому члену команды стать более всесторонним инженером и решать все более сложные задачи в будущем. Мы рассматриваем кандидатов из следующих мест: Портленд, Орегон, США | Санта-Клара, Калифорния, США | Сиэтл, Вашингтон, США Базовые квалификации - 3+ года опыта работы в создании бизнес-приложений - Опыт работы с патентами или публикациями на рецензируемых конференциях или в журналах - Владение программирование на языках Java, C++, Python или подобных - Опыт работы в областях, таких как алгоритмы и структуры данных, разбор, численная оптимизация, добыча данных, параллельные и распределенные вычисления, высокопроизводительные вычисления, методы нейронного глубокого обучения и/или машинное обучение Предпочтительные квалификации - PhD или магистерская степень в области компьютерных наук, инженерии, математики, исследования операций или другой высококоличественной дисциплине - Практический опыт решения сложных проблем в прикладной среде - Опыт создания моделей с использованием фреймворков глубокого обучения, таких как MXNet, Tensorflow или PyTorch Amazon придерживается принципов разнообразия и включения. Amazon является работодателем, предоставляющим равные возможности, и не дискриминирует по признакам расы, национального происхождения, пола, гендерной идентичности, сексуальной ориентации, статуса защищенного ветерана, инвалидности, возраста или любого другого законно защищенного статуса. Для лиц с инвалидностью, которые хотели бы запросить размещение, посетите https://www.amazon.jobs/en/disability/us. Наша компенсация отражает стоимость труда в нескольких географических рынках США. Базовая оплата за эту должность варьируется от $ 111 600 в год на нашем нижнем географическом рынке до $ 212 800 в год на нашем верхнем географическом рынке. Оплата определяется множеством факторов, включая местоположение рынка и знания, умения и опыт, связанные с работой. Amazon предлагает полную компенсацию. В зависимости от предлагаемой должности, акции, бонусы за подписание договора и другие формы компенсации могут составлять часть общего пакета компенсаций, вместе с полным перечнем медицинских, финансовых и / или других льгот. Для получения дополнительной информации посетите https://www.aboutamazon.com/workplace/employee-benefits. Кандидатам рекомендуется подавать заявки через наш внутренний или внешний карьерный сайт.