In sintesi
- Mansioni: Sviluppa sistemi di monitoraggio competitivo e affronta sfide tecniche complesse in machine learning.
- Azienda: Amazon, leader nell'innovazione tecnologica con una cultura inclusiva.
- Benefit: Salario competitivo, opportunità di crescita professionale e ambiente di lavoro flessibile.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di mentorship e sviluppo continuo.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza nel migliorare l'esperienza dei clienti a livello globale.
- Qualifiche: Esperienza nella costruzione di modelli e competenze in programmazione.
Come membro del team CMT, avrai un ruolo chiave nell'evoluzione dei nostri sistemi di Monitoraggio Competitivo per affrontare sfide tecniche complesse e interessanti nel machine learning, modelli di linguaggio di grandi dimensioni in produzione e sistemi di raccomandazione. Il lavoro del team impatta direttamente l'esperienza del cliente su scala mondiale.
Responsabilità principali:
- Leader di pensiero nel team e aiuto nella definizione delle direzioni del team.
- Ricerca in più domini problematici, suggerendo vari approcci da provare e fornendo mentorship critica a scienziati più junior.
- Collaborare con ingegneri per sviluppare il giusto LLD e HLD per risolvere problemi aziendali chiave.
- Forte enfasi sulla comunicazione tramite scrittura, presentazioni interne ed esterne, e capacità di allinearsi con più stakeholder.
Una giornata tipica:
- Allineamento con i principali stakeholder di prodotto, ingegneria e business.
- Consulenza a scienziati junior sul lavoro che stanno svolgendo.
- Leggere articoli di ricerca attuali e rimanere aggiornati sulle ricerche in AI.
- Approfondire quando necessario per migliorare i modelli CMT e affrontare gli stakeholder dalla prospettiva scientifica.
- Scrivere codice Python.
Requisiti di base:
- 4+ anni di esperienza nella costruzione di modelli per applicazioni aziendali.
- PhD o laurea magistrale.
- 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 nella progettazione di architetture di modelli di deep learning all'avanguardia e nell'ottimizzazione e potatura dei modelli di deep learning.
- Esperienza nella progettazione di esperimenti e analisi statistica dei risultati.
La nostra cultura inclusiva consente agli Amazonians di ottenere i migliori risultati per i nostri clienti.
Applied Scientist II, CMT datore di lavoro: Amazon
Amazon Italia Logistica S.R.L. è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente dinamico e innovativo dove i dipendenti possono crescere professionalmente e contribuire a progetti significativi. Con un forte focus sulla sicurezza e sul miglioramento continuo, i membri del team hanno accesso a opportunità di formazione e sviluppo, rendendo questa posizione non solo gratificante ma anche fondamentale per il successo della rete Amazon in Italia.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Applied Scientist II, CMT
✨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, CMT
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.
