Sr. Applied Scientist, Fire TV Science

Революционизируйте, как миллионы людей смотрят ТВ вместе с нами! Fire TV - это самый продаваемый медиаплеер с потоковым воспроизведением в США, и наша цель - стать мировым лидером в предоставлении непревзойденных развлечений как внутри дома, так и за его пределами. Мы предлагаем самый широкий выбор контента, устройств и впечатлений для наших клиентов.

Наша научная команда работает на переднем крае в областях систем рекомендаций, информационного поиска, машинного обучения и понимания естественного языка. Мы внедряем инновации с помощью передовых алгоритмов, чтобы соединить наших клиентов с нужным контентом в самый подходящий момент. Наши достижения обеспечивают, что наши устройства являются как приятными в использовании, так и незаменимыми в каждом доме.

• Ведите новые инициативы, используя машинное обучение для улучшения наших алгоритмов рекомендаций, поиска и сопоставления сущностей.
• Проводите практический анализ данных и моделирование на больших наборах данных, чтобы разрабатывать инсайты, направленные на увеличение использования устройств и удовлетворенности клиентов.
• Разрабатывайте и выполняйте A/B эксперименты, оценивайте результаты оптимизации и сообщайте результаты заинтересованным сторонам бизнеса.
• Тесно сотрудничайте с менеджерами продуктов и инженерами-программистами для разработки экспериментов и внедрения комплексных решений.
• Настраивайте и мониторьте сигналы для обнаружения аномальных данных и проводите анализ причин для их устранения.
• Будьте активным членом сообщества машинного обучения Amazon, участвуйте во внутренних и внешних встречах, хакатонах и конференциях.
• Помогайте в привлечении и наборе технических талантов и наставляйте младших ученых.

• 3+ года опыта в создании моделей машинного обучения для бизнес-приложений.
• Степень доктора философии (PhD) или степень магистра и 6+ лет опыта прикладных исследований.
• Знание таких языков программирования как Java, C++ или Python.
• Опыт работы с методами глубокого обучения и передового машинного обучения.

• Опыт работы с инструментами моделирования, такими как R, scikit-learn, Spark MLLib, MxNet, TensorFlow, NumPy, SciPy и т.д.
• Опыт работы с распределенными системами большого масштаба, такими как Hadoop, Spark и т.д.
• Степень доктора философии (PhD) будет большим плюсом.
• Знание алгоритмов и инструментов NLP и LLM является плюсом.
• Опыт проведения и интерпретации A/B экспериментов.
• Исключительные устные и письменные коммуникативные навыки, включая способность эффективно сотрудничать с исследовательскими и техническими командами.

Amazon глубоко привержен созданию разнообразного и инклюзивного коллектива. Мы являемся работодателем, предоставляющим равные возможности, и не дискриминируем по признаку расы, национального происхождения, пола, гендерной идентичности, сексуальной ориентации, статуса защищенного ветерана, инвалидности, возраста или любого другого юридически защищенного статуса. Лица с инвалидностью, которые хотят запросить условия для работы, могут посетить нашу страницу по условиям для работы.

Наше вознаграждение отражает разнообразные географические затраты на рынке труда. Основная заработная плата для этой должности варьируется от $150,400 в год в самом дешевом географическом регионе до $260,000 в год в самом дорогом регионе. Фактическая компенсация зависит от таких факторов, как местоположение, знания, навыки и опыт работы. Как компания с комплексной компенсацией, Amazon предлагает акции, денежные выплаты при подписке контракта, другие формы компенсации и полный пакет медицинских, финансовых и других льгот. Для получения дополнительной информации посетите страницу