- 3 年以上为商业应用构建机器学习模型的经验
- 博士学位或硕士学位及 6 年以上的应用研究经验
- Java、C++、Python 或相关语言的编程经验
- 深度学习方法和机器学习的经验
- 1 年以上因果推断经验及使用 LLM/Gen AI 模型的原型经验
亚马逊全球广告是亚马逊增长最快、最有利可图的业务之一。合作赋能与增长（PEG）团队利用先进的分析和实验来为我们的广告合作伙伴和共同客户（即广告主）释放价值。PEG 中的科学部门引领这些努力，通过优化入驻流程并向亚马逊广告生态系统中的代理商和工具提供商提供数据驱动的洞察。我们的专有工具提供对不同受众、创意、定位策略等的有效洞察。这些自定义算法推荐揭示了数据迷雾中之前隐藏的增长机会。合作伙伴可以根据预测的表现自信地分配预算，从而提高广告支出的回报。广告主则通过扩大品牌知名度、增加销售和增强客户忠诚度而受益。
主要工作职责
您将参与从创意到部署的功能驱动，您的工作将直接影响数百万客户。您将喜欢这份工作，因为您将：
- 将业务需求和客户需求映射到科学问题。
- 将研究方向与业务需求对齐，并对研究/开发时间表和优先级做出正确判断。
- 研究、设计和实施可扩展的机器学习（ML）、自然语言或计算模型，以迭代方式解决客户关心的问题。
- 指导和培养在同一组织中解决应用科学问题的初级应用科学家和开发人员。
- 关注最新的机器学习、自然语言和/或人工智能趋势，并向更大的工程和应用科学社区进行演示。
关于团队
合作科学团队的愿景是通过在广告合作伙伴与亚马逊广告的所有阶段（包括需求生成、合作伙伴选择、合作伙伴参与、合作伙伴竞争和创新）注入基于科学的干预来推动广告合作伙伴的飞轮，最终改善合作伙伴管理的广告主体验。我们通过吸引和培养顶尖科学人才，在创新、实验和协作的文化中推动这一愿景。
• 熟悉建模工具，如 R、scikit-learn、Spark MLLib、MxNet、Tensorflow、numpy、scipy 等。
• 熟悉大规模分布式系统，如 Hadoop、Spark 等。
亚马逊是一个平等机会的雇主，不会基于受保护的退伍军人身份、残疾或其他法律保护身份进行歧视。
我们的包容性文化使亚马逊员工能够为客户提供最佳结果。如果您有残疾，并且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/地区未列出，请联系您的招聘合作伙伴。
我们的薪酬反映了美国多个地理市场的劳动成本。该职位的基本薪资范围为每年 $150,400（在我们最低地理市场）至每年 $260,000（在我们最高地理市场）。薪资基于多个因素，包括市场位置，并可能因与工作相关的知识、技能和经验而有所不同。亚马逊是一家综合薪酬公司。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薪酬，作为整体薪酬包的一部分，以及全方位的医疗、财务和/或其他福利。有关更多信息，请访问 https://www.aboutamazon.com/workplace/employee-benefits。该职位将持续发布，直到填满。申请者应通过我们的内部或外部职业网站申请。 
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