Старший прикладной ученый, Инновационный центр генеративного AI, AWS

Машинное обучение (ML) стало неотъемлемой частью Amazon с самого начала. 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 Generative AI для решения бизнес- и операционных задач и способствует инновациям в их организации. В качестве прикладного ученого, вы умеете проектировать и разрабатывать продвинутые ML модели для решения разнообразных вызовов и возможностей. Вы будете работать с терабайтами текстов, изображений и других типов данных для решения реальных проблем. Вы будете проектировать и проводить эксперименты, исследовать новые алгоритмы, ища новые способы оптимизации риска, прибыльности и пользовательского опыта. Мы ищем талантливых ученых, способных применять алгоритмы ML и передовые подходы глубокого обучения (DL) и обучения с подкреплением к таким областям, как открытие новых лекарств, сегментация клиентов, предотвращение мошенничества, планирование пропускной способности, предиктивное обслуживание, оптимизация цен, аналитика центра вызовов, оценка позы игрока, обнаружение событий и виртуальный помощник, среди прочего. Основные обязанности: - Разрабатывать, создавать и оценивать инновационные ML модели для решения разнообразных вызовов и возможностей в различных отраслях - Общаться с клиентами напрямую, чтобы понять их бизнес-проблемы, и помогать им в определении и реализации масштабируемых решений Generative AI для их решения - Тесно сотрудничать с командами по работе с аккаунтами, исследовательскими группами и инженерами-разработчиками продуктов для реализации моделей и новых решений Про нас Дружная команда Здесь, в AWS, мы ценим наши различия. Мы стремимся дальше развивать нашу культуру включения. У нас есть десять групп, возглавляемых сотрудниками, которые объединяют 40 000 сотрудников в более чем 190 отделениях по всему миру. У нас есть инновационные предложения по льготам, и мы проводим ежегодные и постоянные обучающие мероприятия, включая наши конференции «Разговоры о расе и этничности» (CORE) и AmazeCon (по вопросам гендерного разнообразия). Культура включения Amazon укрепляется в наших 14 принципах лидерства, которые напоминают членам команды искать разнообразные взгляды, учиться и быть любознательными, и заслуживать доверие. Баланс работы и личной жизни Наша команда придает большое значение балансу между работой и личной жизнью. Речь идет не о том, сколько часов вы проводите дома или на работе; речь идет о том потоке, который вы создаете, чтобы заряжать энергией обе эти стороны вашей жизни. Мы уверены, что правильный баланс между личной и профессиональной жизнью критически важен для счастливой и полноценной жизни. Мы предлагаем гибкие рабочие часы и поощряем вас найти свой собственный баланс между работой и личной жизнью. О команде Наша команда посвящена поддержке новых членов. У нас есть широкий спектр уровней опыта и сроков работы, и мы создаем окружение, которое отмечает обмен знаниями и наставничество. Наши старшие члены получают удовольствие от индивидуального наставничества и детальных, но доброжелательных, проверок кода. Мы заботимся о вашем карьерном росте и стараемся поручать проекты на основании того, что поможет каждому члену команды стать более универсальным инженером и в будущем брать на себя более сложные задачи. Мы готовы принять кандидатов для работы в одном из следующих мест: Сан-Франциско, Калифорния, США | Сан-Хосе, Калифорния, США | Санта-Клара, Калифорния, США. Базовые требования: - 3+ лет опыта разработки моделей машинного обучения для бизнес-приложений - Опыт программирования на Java, C++, Python или схожих языках - Опыт работы с методами глубокого обучения и машинного обучения Предпочтительные квалификации: - Опыт работы с инструментами для моделирования, такими как R, scikit-learn, Spark MLLib, MxNet, Tensorflow, numpy, scipy и т.д. - Опыт работы с масштабируемыми распределенными системами, такими как Hadoop, Spark и т.д. - PhD или степень магистра и 6+ лет опыта прикладных исследований Amazon придерживается принципов разнообразия и инклюзии на рабочем месте. Amazon - это работодатель, предоставляющий равные возможности, и не дискриминирует на основе расы, национального происхождения, пола, гендерной идентичности, сексуальной ориентации, статуса защищенного ветерана, инвалидности, возраста или другого законно защищенного статуса. Для лиц с инвалидностью, которые хотели бы запросить адаптацию, пожалуйста, посетите https://www.amazon.jobs/en/disability/us. В соответствии с Постановлением о справедливых возможностях Сан-Франциско мы рассматриваем для трудоустройства квалифицированных претендентов с арестами и судимостями. Наши зарплаты отражают стоимость труда в нескольких географических рынках США. Базовая оплата на этой позиции варьируется от 136 000 долларов в год на нашем низших географическом рынке до 260 000 долларов в год на нашем высоких географическом рынке. Оплата основывается на ряде факторов, включая местоположение рынка, и может варьироваться в зависимости от профессиональных знаний, навыков и опыта. Amazon - компания с общей компенсацией. В зависимости от предлагаемой позиции, могут быть предложены акции, подписные бонусы и другие формы компенсации в качестве части общего пакета компенсаций, помимо полного спектра медицинских, финансовых и/или других льгот. Для получения дополнительной информации посетите https://www.aboutamazon.com/workplace/employee-benefits. Кандидаты должны подавать заявления через наш внутренний или внешний карьерный сайт.