In sintesi
- Mansioni: Progetta soluzioni algoritmiche per tradurre miliardi di parole in oltre 130 lingue.
- Azienda: Amazon, leader mondiale nel commercio elettronico e innovazione tecnologica.
- Benefit: Salario competitivo, opportunità di crescita e un ambiente di lavoro inclusivo.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di innovazione e sviluppo professionale.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza nella vita di milioni di clienti con tecnologie all'avanguardia.
- Qualifiche: Esperienza in modelli LLM e programmazione in Java, C++ o Python.
La retribuzione prevista è compresa tra 135000 - 165000 € per anno.
Hai mai pensato a come Amazon lancia e mantiene un'esperienza cliente coerente in centinaia di paesi e lingue? Sei appassionato di dati e matematica e speri di influenzare l'esperienza di milioni di clienti? Sei ossessionato dal progettare soluzioni algoritmiche semplici per problemi molto complessi? Se sì, non vediamo l'ora di sentirti!
In Amazon, ci sforziamo di essere l'azienda più orientata al cliente della Terra, dove sia i clienti interni che esterni possono trovare e scoprire qualsiasi cosa vogliano nella propria lingua preferita. Il nostro team di Translation Services (TS) gioca un ruolo fondamentale nell'espandere la portata del nostro marketplace a livello mondiale e consente a migliaia di sviluppatori e altri stakeholder (Product Managers, Program Managers, Linguists) di sviluppare soluzioni specifiche per le località.
Amazon Translations Services (TS) sta cercando un Applied Scientist da inserire nel nostro ufficio di Hyderabad. Come membro chiave del team di Scienza e Ingegneria di TS, questa persona sarà responsabile della progettazione di soluzioni algoritmiche basate su dati e matematica per tradurre miliardi di parole all'anno in oltre 130 località e in espansione. Il candidato selezionato garantirà che ci sia un minimo intervento umano nella traduzione linguistica e che il testo tradotto accurato sia disponibile per i nostri clienti in tutto il mondo in modo ottimizzato.
Con accesso a enormi quantità di dati, tecnologia e una comunità diversificata di individui talentuosi, avrai l'opportunità di avere un impatto significativo sul modo in cui i clienti e gli stakeholder interagiscono con Amazon e la nostra piattaforma a livello mondiale. Insieme, guideremo l'innovazione, risolveremo problemi complessi e plasmeremo il futuro dell'e-commerce.
Responsabilità principali:
- Applicare la propria esperienza nei modelli LLM per progettare, sviluppare e implementare soluzioni di machine learning scalabili che affrontano sfide complesse legate alla traduzione linguistica nello spazio eCommerce.
- Collaborare con team interfunzionali, inclusi ingegneri software, data scientist e product manager, per definire i requisiti del progetto, stabilire metriche di successo e fornire soluzioni di alta qualità.
- Condurre analisi dei dati approfondite per ottenere informazioni, identificare schemi e fornire raccomandazioni pratiche che migliorano le prestazioni dei venditori e l'esperienza dei clienti in vari marketplace internazionali.
- Esplorare e valutare continuamente tecniche e metodologie di modellazione all'avanguardia per migliorare l'accuratezza e l'efficienza dei sistemi legati alla traduzione linguistica.
- Comunicare concetti tecnici complessi in modo efficace a stakeholder sia tecnici che non tecnici, fornendo spiegazioni chiare e indicazioni sulle soluzioni proposte e sul loro potenziale impatto.
Informazioni sul team:
Siamo un team con mentalità da start-up. Poiché la strategia tecnica a lungo termine è ancora in fase di definizione, c'è molta opportunità per questo nuovo team di Scienza di innovare sfruttando le tecnologie Gen AI per costruire soluzioni scalabili da zero.
La nostra Visione: La lingua non sarà un ostacolo per nessuno sulla Terra nell'utilizzare i prodotti e i servizi di Amazon.
La nostra Missione: Siamo i facilitatori e i custodi della traduzione per i clienti di Amazon. Lo facciamo offrendo un servizio senza intervento diretto a tutti i team di Amazon, ottimizzando la qualità e la velocità della traduzione al costo più basso possibile.
Requisiti di base:
- 3+ anni di esperienza nella costruzione di modelli per applicazioni aziendali.
- PhD o Master e 3+ 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 di programmazione in Java, C++, Python o linguaggio correlato.
- 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'uso di Unix/Linux.
- 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 accomodamento 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, contatta 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, Translation Services 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, Translation Services
✨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, Translation Services
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.
