描述
您是否对围绕大型复杂的机器学习（ML）和深度学习（DL）系统构建软件解决方案感到兴奋？想要帮助全球最大的企业通过采用和自动化人工智能（AI）来获得商业价值吗？渴望从AWS ML和DL的众多企业用例中学习？为成为亚马逊的关键部分而感到激动，这家公司几十年来一直在投资机器学习，开创并塑造了全球的AI技术？
在亚马逊网络服务（AWS），我们正在招聘技术机器学习工程师，与我们的数据科学家合作，为客户提供突破性的解决方案。我们正在寻找具有数据科学经验的工程师和具有工程经验的数据科学家，以支持我们在企业、物联网（IoT）和初创社区的努力。我们希望通过AWS平台上的AI/ML最大化客户的收益，将您的全栈数据科学知识提升到一个新的水平。这意味着为我们的客户构建和运营ML和DL解决方案，同时帮助他们在模型开发生命周期的每个阶段采用现代机器学习最佳实践。
AWS专业服务是一个独特的咨询团队。我们以客户为中心并专注于客户的ML启用而感到自豪。如果您在ML领域有经验，包括构建、部署和监控模型，我们希望您加入我们的团队。熟悉云解决方案（不一定是AWS）和DevOps最佳实践是关键，因为您将与数据科学家、数据工程师和架构师团队合作，构建真正的端到端解决方案。您必须准备好并渴望学习新技术。
您将为客户和合作伙伴提供深刻而广泛的见解，帮助消除阻碍他们利用AWS服务创造战略价值的限制。团队合作、紧迫感和沟通技能在这个角色中至关重要。创建可靠、可扩展和高性能的AI/ML解决方案需要强大的技术专长、对计算机科学基本原理的良好理解以及构建大规模分布式系统的实践经验。
主要工作职责
• 领导端到端的机器学习（ML/AI）项目：从理解业务需求到数据准备、模型开发、部署和监控。
• 设计和实施支持高性能、可靠和安全的数据平台。
• 使用AWS服务设计可扩展的ML解决方案和操作（MLOps）。在适用时利用生成式AI解决方案。
• 构建和评估预测模型，以提供可操作的见解，用于预测、资源优化和客户趋势分析。
• 与跨职能团队（DevOps、数据工程、物联网、高性能计算）合作，准备、分析和运营数据和模型。
• 作为客户在AI/ML解决方案和云架构方面的可信顾问。
• 指导和辅导初级人员，以支持他们的职业发展。
• 开发技术内容，如白皮书和博客文章，以分享最佳实践。
• 确保解决方案符合行业标准，并支持客户推进他们的AI/ML和云采用策略。
这是一个面向客户的角色，可能需要根据需要前往客户现场。
关于团队
多样化的经验
AWS重视多样化的经验。即使您不符合职位描述中列出的所有资格和技能，我们也鼓励候选人申请。如果您的职业生涯刚刚开始，没有遵循传统路径或包括替代经验，不要因此而停止申请。
为什么选择AWS？
亚马逊网络服务（AWS）是全球最全面和广泛采用的云平台。我们是云计算的先驱，并从未停止创新——这就是为什么从最成功的初创公司到全球500强公司都信任我们的强大产品和服务套件来推动他们的业务。
包容的团队文化
在AWS，我们天生就喜欢学习和好奇。我们的员工主导的亲和团体促进了一种包容的文化，使我们能够为我们的差异感到自豪。持续的活动和学习体验，包括我们的种族和民族对话（CORE）和AmazeCon（性别多样性）会议，激励我们永远不要停止拥抱我们的独特性。
指导和职业发展
我们不断提高我们的表现标准，因为我们努力成为地球上最好的雇主。这就是为什么您会发现我们这里有无尽的知识共享、指导和其他职业发展资源，帮助您发展成为一个更全面的专业人士。
工作与生活的平衡
我们重视工作与生活的和谐。在工作中取得成功绝不应该以牺牲家庭为代价，这就是为什么我们努力将灵活性作为我们工作文化的一部分。当我们在工作和家庭中感到支持时，在云环境中没有什么是我们无法实现的。
基本资格
• 拥有定量领域的学士学位或同等经验（例如，计算机科学、统计学、数学）。对统计方法有深入理解。
• 超过10年的数据或软件工程经验，对分布式数据处理有深入理解（例如，数据管道、分布式计算引擎、ML基础设施设计）。
• 超过5年的预测建模、自然语言处理和深度学习平台开发经验，具有构建、托管和部署机器学习模型的成功记录。
• 熟练掌握SQL、Python和至少一种其他编程语言（例如，Java、Scala、JavaScript、TypeScript）。熟练使用行业领先的ML库和框架，如scikit-learn、TensorFlow和PyTorch。
• 超过2年的与机器学习相关的云服务经验（例如，SageMaker）。
• 如果您在蒙特利尔工作，需精通法语和英语。
• 由于该角色需要与全球其他亚马逊实体以及加拿大其他省份的亚马逊员工和利益相关者互动，如果您在蒙特利尔工作，该职位需要法语和英语双语能力。
优先资格
• 在面向客户的角色中有经验，理想情况下在咨询、领导技术参与和将业务需求转化为可扩展的数据解决方案方面有经验。对高级管理层（总监、C级和副总裁）决策的影响有证明记录。
• 在遵循MLOps最佳实践的情况下构建ML管道的经验，包括：数据预处理、模型托管、特征选择、超参数调优、分布式训练、GPU训练、部署、监控和再训练。
• 使用生成式AI工具和技术（LLM、向量存储、如LangChain的编排器、提示工程）构建应用程序的经验。
• 具有分布式框架（例如，Spark、Hadoop、Kafka、Presto、Flink、S3、HDFS、DBs）经验，并理解JVM或类似运行时。
• 开发基础设施即代码（例如，CloudFormation、CDK、Terraform）、容器和CI/CD管道的经验。
• 具有MLOps工具（例如，MLFlow、Kubeflow、DVC）和编排工具（例如，Airflow、AWS Step Functions）的经验。
亚马逊是一个平等机会雇主，不会基于受保护的退伍军人身份、残疾或法律保护的其他身份进行歧视。
我们的包容文化使亚马逊人能够为我们的客户提供最佳结果。如果您有残疾并在申请和招聘过程中需要工作场所的便利或调整，包括面试或入职过程的支持，请访问https://amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations获取更多信息。如果您申请的国家/地区不在列表中，请联系您的招聘合作伙伴。
该职位的基本工资范围为每年126,000美元至210,400美元。薪资基于多个因素，可能因与工作相关的知识、技能和经验而有所不同。亚马逊是一家总薪酬公司。根据所提供的职位，可能会提供股权、签约奖金和其他形式的补偿，作为总薪酬包的一部分，此外还有全方位的医疗、财务和/或其他福利。申请人应通过我们的内部或外部职业网站申请。
