Застосований науковець III, AWS

Команда Центру інновацій Generative AI в AWS пропонує можливість інновацій в динамічній організації, яка сприяє революційним проектам та технологіям за допомогою передових алгоритмів генеративного AI. Як прикладний вчений, ви будете співпрацювати з технологічними та бізнесовими командами, щоб створити рішення, які дивують та задовольняють наших клієнтів. Ми шукаємо прикладних вчених, які вміють використовувати генеративний AI та інші методи ML для розробки, пропагування та впровадження передових рішень для раніше нерозв'язаних проблем. У AWS ми вітаємо всіх розвитківців. Ми вважаємо, що технології повинні розвиватись таким чином, щоб бути інклюзивними, доступними та справедливими. Ми зосереджені на прагненні до більшої рівної репрезентативності. Ключові обов'язки * Співпрацювати з науковцями та інженерами для дослідження, розробки та розробки інноваційних алгоритмів генеративного AI для вирішення реальних проблем. * Розуміти шаблони використання генеративного AI клієнтами, співпрацюючи з клієнтами та швидко ділитись ними в командах та керівництві * Спілкуватися з клієнтами безпосередньо, щоб зрозуміти їх бізнес-проблему, допомогти їм у впровадженні рішень генеративного AI, провести брифінги та поглиблені сесії для клієнтів та керувати шляхами та моделями адаптації клієнта для генеративного AI * Виробляти і поставляти рекомендації щодо найкращої практики, керівництва, публікації в блогах, приклади коду та презентації, придатні для технічних, бізнесових та керівних стейкхолдерів * Надавати зворотний зв'язок від клієнтів та ринку командам продукту та інженерії, щоб допомогти визначити напрямок продукту. Про команду Ви будете працювати зі швидко зростаючою, різноманітною командою архітекторів, вчених ML та стратегів, щоб допомогти та керувати клієнтами AWS у Японії, Китаї та Індії на їхньому шляху до прийняття генеративного AI. Ми відкриті до найму кандидатів з будь-яких з наступних місць: Бангалор, KA, IND | Мумбаї, MH, IND Базові кваліфікації - 5+ років досвіду розробки моделей машинного навчання для бізнес-застосувань - PhD, або магістратура з 6+ роками досвіду прикладних досліджень - Знайомство з мовами програмування, такими як C/C++, Python, Java або Perl - Досвід програмування на Java, C++, Python або подібній мові - Досвід роботи з методами глибокого нейронного навчання та машинного навчання Предпочтительные квалификации - Досвід роботи з інструментами моделювання, такими як R, scikit-learn, Spark MLLib, MxNet, Tensorflow, numpy, scipy тощо. - Досвід роботи з розподіленими системами великої масштаби, такими як Hadoop, Spark, тощо.