Applied Scientist, EU InTech Consumer Selection , EU IDQ

У компанії Amazon ми прагнемо бути найорієнтованішою на клієнта компанією на Землі. Міжнародна технологічна група (InTech) вдосконалює та доставляє інноваційні інженерні рішення Amazon різноманітним клієнтам по всьому світу. Ми досягаємо цього завдяки партнерству з іншими технічними командами Amazon і завдяки піонерським проектам.

Як частина InTech, команда Tamale прагне вирішувати складні проблеми якості каталогу за допомогою передових технологій машинного навчання та аналізу даних. Ви працюватимете з найсучаснішими технологіями великих даних та машинного навчання, роблячи внесок у поліпшення технологічного стека каталогу Amazon. Разом ми намагаємося покращити досвід клієнтів шляхом усунення й запобігання дефектам у товарах каталогу Amazon.

Ми шукаємо захоплених і винахідливих науковців з міцним фахом у галузі машинного навчання. Ваші відданість та навички вирішення проблем будуть високо оцінені, коли ви:

• Співпрацюватимете з бізнес-партнерами для виявлення інноваційних можливостей.
• Застосовуватимете рішення машинного навчання для автоматизації процесів, масштабування систем і покращення якості даних каталогу.
• Працюватимете з бізнес-лідерами, науковцями та менеджерами продуктів для перетворення бізнес-вимог у конкретні результати.
• Проектуватимете, розроблятимете, тестуватимете та впроваджуватимете високонавантажені розподілені послуги.
• Впливатимете на наукову дорожню карту команди, яка складається з 5 науковців і 13 інженерів.
• Встановлюватимете стандарти наукової досконалості, використовуючи найсучасніші моделі, включаючи image-to-text, LLM та GenAI.
• Вноситимете внесок у покращення досвіду мільйонів клієнтів Amazon у Європі та за її межами.

Ця посада пропонує значний вплив на клієнтів і можливості для росту в одній з найінноваційніших компаній світу. Знаходячись у Мадриді, Іспанія, ви будете частиною динамічного, веселого та орієнтованого на навчання середовища.

Ми відкриті для найму кандидатів, які працюватимуть в одному з наступних місць:

• Мадрид, M, ІСП

• PhD або магістерський ступінь у галузі комп'ютерних наук, комп'ютерної інженерії, машинного навчання або суміжної галузі.
• Досвід у створенні моделей для бізнес-застосувань.
• Опубліковані дослідження в провідних рецензованих конференціях або журналах.
• Володіння мовами програмування, такими як Java, C++ або Python.
• Експертиза в розробці та впровадженні алгоритмів глибокого навчання, зокрема у комп'ютерному зорі.

• Досвід в алгоритмах, структурах даних, парсингу, числовий оптимізації, добуванні даних, паралельних і розподілених обчисленнях, високонавантажених обчисленнях.
• Знайомство з популярними фреймворками глибокого навчання, такими як MxNet і TensorFlow.
• Володіння техніками машинного навчання