Sr. Applied Scientist, Fire TV Science

Приєднайтеся до нашої команди як старший прикладний науковець, Fire TV Science

Революціонізуйте спосіб перегляду мільйонами людей телевізора разом з нами! Fire TV - це найпродаваніший медіаплеєр для потокового мовлення у США, і ми прагнемо стати світовим лідером у забезпеченні неперевершених розважальних вражень як вдома, так і за його межами. Ми пропонуємо найширший вибір контенту, пристроїв та послуг для наших клієнтів.

Наша наукова команда працює на передовій систем Рекомендацій, Інформаційного Пошуку, Машинного Навчання та Порозуміння Природної Мови. Ми інновуємо завдяки передовим алгоритмам, щоб зв'язати наших клієнтів з потрібним контентом у точний момент. Наші внески забезпечують, що наші пристрої як приємні у використанні, так і незамінні в кожному домогосподарстві.

Ключові обов'язки

• Керувати новими ініціативами з використанням машинного навчання для покращення наших алгоритмів рекомендацій, пошуку та зіставлення сутностей.
• Проводити практичний аналіз даних і моделювання на великих наборах даних з метою розробки інсайтів, спрямованих на збільшення використання пристроїв та задоволеності клієнтів.
• Дизайн і виконання A/B експериментів, оцінка впливу оптимізації та комунікація результатів з бізнес-стейкхолдерами.
• Тісно співпрацювати з продуктовими менеджерами та програмістами для розробки експериментів та впровадження комплексних рішень.
• Налаштувати та моніторити сигнали для виявлення аномальних патернів даних і виконувати аналіз кореневих причин для їх вирішення.
• Бути активним членом спільноти Amazon Machine Learning, брати участь у внутрішніх та зовнішніх MeetUps, Хакатонах та Конференціях.
• Сприяти залученню та набору технічних талантів, наставництву молодших науковців.

Необхідні кваліфікації

• 3+ роки досвіду розробки моделей машинного навчання для бізнес-додатків.
• Кандидат наук або магістр з 6+ роками практичного досвіду наукових досліджень.
• Володіння мовами програмування, такими як Java, C++ або Python.
• Досвід роботи з методами глибокого навчання та передовими технологіями машинного навчання.

Бажані кваліфікації

• Досвід роботи з інструментами моделювання, такими як R, scikit-learn, Spark MLLib, MxNet, TensorFlow, NumPy, SciPy тощо.
• Досвід роботи з масштабованими розподіленими системами, такими як Hadoop, Spark тощо.
• Кандидат наук дуже бажаний.
• Знання алгоритмів та інструментів NLP і LLM буде плюсом.
• Досвід проведення та інтерпретації A/B експериментів.
• Виняткові вербальні та письмові комунікаційні навички, включаючи здатність ефективно співпрацювати з науково-технічними командами.

Amazon глибоко відданий створенню різноманітної та інклюзивної робочої сили. Ми є роботодавцем з рівними можливостями і не дискримінуємо за ознакою раси, національ