In sintesi
- Mansioni: Sviluppa algoritmi innovativi per migliorare l'esperienza degli utenti nei veicoli intelligenti.
- Azienda: Amazon, leader nell'innovazione tecnologica e nella ricerca AI.
- Benefit: Salario competitivo, opportunità di crescita professionale e ambiente di lavoro dinamico.
- Altre informazioni: Ambiente inclusivo che promuove la collaborazione e l'innovazione.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza nel mondo dell'AI e migliora la vita delle persone in viaggio.
- Qualifiche: Esperienza con LLM, machine learning e programmazione in linguaggi come Java o Python.
La retribuzione prevista è compresa tra 135000 - 165000 € per anno.
Il team di scienza dei veicoli intelligenti di Amazon (ASV) è alla ricerca di uno scienziato applicato appassionato e competente con una vasta esperienza nelle tecnologie LLM avanzate. Questo ruolo implica innovare in aree in rapida evoluzione della ricerca sull'IA, concentrandosi sulla creazione di servizi personalizzati per migliorare l'esperienza di conducenti e passeggeri. Il tuo lavoro avrà l'obiettivo di semplificare le loro vite, mantenerli informati, intrattenuti, produttivi e al sicuro sulla strada, con applicazione diretta a prodotti Amazon di rilievo.
Se hai una vasta esperienza in LLM, elaborazione del linguaggio naturale e apprendimento automatico, insieme a esperienza in team di ricerca ad alte prestazioni, questa potrebbe essere l'opportunità perfetta per te. Il nostro ambiente dinamico e frenetico richiede un alto livello di indipendenza nel processo decisionale e la capacità di portare avanti iniziative di ricerca ambiziose fino alla produzione. Collaborerai a stretto contatto con altri team di scienza e ingegneria, così come con stakeholder aziendali, per garantire che i tuoi contributi siano sia impattanti che consegnati con la massima efficienza.
Responsabilità chiave del lavoro:
- Sfruttare le fonti di dati eterogenee di Amazon e le risorse di calcolo su larga scala per accelerare i progressi nell'intelligenza artificiale generativa (GenAI).
- Lavorare con colleghi talentuosi per guidare lo sviluppo di nuovi algoritmi e tecniche di modellazione per avanzare lo stato dell'arte con LLM.
- Collaborare con altri team di scienza e ingegneria, così come con stakeholder aziendali, per massimizzare la velocità e l'impatto dei tuoi contributi.
Requisiti di base:
- 3+ anni di esperienza nella costruzione di modelli per applicazioni aziendali.
- PhD o laurea magistrale e 4+ anni di esperienza in CS, CE, ML o campo correlato.
- Esperienza in brevetti o pubblicazioni in conferenze o riviste peer-reviewed di alto livello.
- Esperienza nella programmazione in Java, C++, Python o linguaggi correlati.
- Esperienza in uno dei seguenti ambiti: algoritmi e strutture dati, parsing, ottimizzazione numerica, data mining, calcolo parallelo e distribuito, calcolo ad alte prestazioni.
Requisiti preferenziali:
- Esperienza nell'applicazione di modelli teorici in un ambiente applicato.
- Esperienza nello sviluppo software professionale.
La nostra cultura inclusiva consente agli Amazonians di ottenere i migliori risultati per i nostri clienti. Se hai una disabilità e hai bisogno di un adattamento o di un aggiustamento sul posto di lavoro durante il processo di candidatura e assunzione, incluso il supporto per il colloquio o il processo di onboarding, visita questo link per ulteriori informazioni. Se il paese/regione in cui stai facendo domanda non è elencato, ti preghiamo di contattare il tuo partner di reclutamento. Amazon è un datore di lavoro che offre pari opportunità e non discrimina sulla base dello stato di veterano protetto, disabilità o altro stato legalmente protetto.
Applied Scientist II, Amazon Smart Vehicles datore di lavoro: Amazon
Amazon è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro dinamico e inclusivo che promuove la crescita professionale e l'innovazione. Come Applied Scientist II nel team Amazon Smart Vehicles, avrai l'opportunità di lavorare con tecnologie all'avanguardia in un settore in rapida evoluzione, collaborando con talentuosi colleghi per sviluppare soluzioni che migliorano l'esperienza degli utenti. Inoltre, Amazon supporta attivamente la diversità e l'inclusione, garantendo che ogni dipendente possa contribuire al massimo delle proprie potenzialità.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Applied Scientist II, Amazon Smart Vehicles
✨Sfrutta i Meetups di Data Science
Partecipare a meetups e conferenze di data science è un must! Questi eventi sono un ottimo modo per connettersi con esperti del settore e altre persone in cerca di lavoro. Non vergognarti di farti avanti e parlare con i relatori: potrebbe aprirti porte inaspettate.
✨Progetti Open Source per Farsi Notare
Contribuire a progetti open source è una fantastica opportunità per mostrare le tue competenze pratiche. Non solo aiuta a costruire il tuo portfolio, ma ti consente anche di lavorare con tecnologie che potrebbero essere ricercate dalla tua futura azienda. Cerca progetti su GitHub legati a data science e mettiti in gioco!
✨Unisciti a Comunità Online
Entrare a far parte di comunità online come Kaggle o forum di data science può essere un grande vantaggio. Non solo puoi partecipare a competizioni e migliorare le tue abilità, ma puoi anche costruire una rete con altri professionisti del settore. Queste connessioni possono rivelarsi preziose quando cerchi un lavoro a tempo pieno.
✨Candidati Direttamente su Amazon
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Amazon! Spesso le aziende preferiscono ricevere applicazioni tramite il loro portale, quindi assicurati di seguire le istruzioni specifiche. Un’applicazione diretta può darti un vantaggio rispetto a chi usa canali più generali.
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Applied Scientist II, Amazon Smart Vehicles
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Evidenzia le tue competenze tecniche:Nel campo della data science, è fondamentale mostrare le tue competenze tecniche. Assicurati di includere nel tuo CV le lingue di programmazione che conosci, come Python o R, e i tool che hai utilizzato, come TensorFlow o scikit-learn. Non dimenticare di far vedere i tuoi progetti o le tue analisi precedenti, magari con link a GitHub o portafogli di lavoro!
Scrivi una lettera motivazionale convincente:Per un ruolo full-time in data science, la lettera motivazionale è la tua occasione per far trasparire la tua passione per i dati e la tua voglia di contribuire al lavoro di Amazon. Spiega perché sei interessato a questo specifico ruolo e come le tue esperienze passate ti rendono il candidato ideale. Non essere timido: condividi le tue ambizioni e la tua visione per il futuro!
Includi risultati quantificabili:Quando parli delle tue esperienze lavorative precedenti, cerca di includere risultati quantificabili che dimostrino il tuo impatto. Ad esempio, puoi dire che hai aumentato l'efficienza di un'analisi del 20% o che hai contribuito a un progetto che ha portato a un aumento del fatturato del 15%. Metriche del genere catturano sempre l'attenzione dei recruiter!
Mostra il tuo approccio alla risoluzione dei problemi:La data science è tutta una questione di risolvere problemi complessi. Utilizza il tuo CV e la tua lettera motivazionale per descrivere come hai affrontato sfide specifiche in progetti precedenti. Ti consigliamo di includere un breve case study o un esempio pratico dei tuoi risultati per davvero colpire i selezionatori di Amazon. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Amazon
✨Brilla con il tuo Portafoglio
Porta con te un portfolio che mostri i tuoi progetti di data science. Includi studi di caso dettagliati e le tecniche che hai utilizzato, come l'analisi dei dati, il machine learning o la visualizzazione. In questo modo possiamo dimostrare concretamente il nostro problema-solving e le nostre competenze tecniche, che sono fondamentali in questo campo!
✨Preparati a Domande Tecniche
Aspettati domande tecniche in merito a statistica, machine learning e linguaggi di programmazione come Python o R. Potrebbero chiederti di spiegare modelli specifici o di analizzare un dataset sul momento. Rinfreschiamo insieme le nozioni di base e prepariamoci a dimostrare le nostre competenze pratiche.
✨Mostra la tua Curiosità
Le aziende cercano candidati che mostrino voglia di apprendere e crescita professionale. Durante l'intervista, parliamo delle tendenze attuali nel settore e dimostriamo il nostro interesse per l'innovazione nel campo della data science. Questo non solo ci farà apparire proattivi, ma metterà anche in evidenza la nostra motivazione.
✨Comunica Chiaramente i Tuoi Risultati
Essere bravi con i dati è fondamentale, ma sapere come comunicarli è altrettanto importante. Durante l'intervista, cerca di essere chiaro e conciso mentre parli dei tuoi risultati. Usa esempi specifici per dimostrare come le tue analisi abbiano avuto un impatto positivo in progetti passati. In questo modo possiamo evidenziare le nostre capacità comunicative, fondamentali per un ruolo a tempo pieno.
