In sintesi
- Mansioni: Sviluppa modelli generativi per migliorare l'esperienza video su Prime Video.
- Azienda: Amazon, leader nell'innovazione tecnologica e intrattenimento.
- Benefit: Salario competitivo, assicurazione sanitaria, lavoro remoto e opportunità di crescita professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità globali per i talenti.
- Perché questo lavoro: Lavora con tecnologie all'avanguardia e lascia il tuo segno nel futuro dell'intrattenimento.
- Qualifiche: PhD o Master in informatica e esperienza nella creazione di modelli.
La retribuzione prevista è compresa tra 142800 - 223400 € per anno.
Prime Video è una destinazione di intrattenimento che offre ai clienti una vasta collezione di programmi premium in un'unica app disponibile su migliaia di dispositivi. I membri Prime possono personalizzare la loro esperienza di visione e trovare i loro film, serie, documentari e sport dal vivo preferiti. Tutti i clienti, indipendentemente dal fatto che abbiano o meno un abbonamento Prime, possono noleggiare o acquistare titoli tramite il Prime Video Store e godere di contenuti aggiuntivi gratuiti con pubblicità.
Sei interessato a plasmare il futuro dell'intrattenimento? I team tecnologici di Prime Video stanno creando un'esperienza video digitale all'avanguardia. Come membro del team di Prime Video, avrai la responsabilità totale del prodotto, dell'esperienza utente, del design e della tecnologia necessaria per offrire esperienze all'avanguardia ai nostri clienti. Avrai l'opportunità di lavorare su progetti veloci, stimolanti e vari. Potrai anche sperimentare nuove possibilità, correre rischi e collaborare con persone straordinarie. Ci aspettiamo che tu porti le tue prospettive, idee e competenze diverse per rendere Prime Video ancora migliore per i nostri clienti.
Responsabilità chiave: come Applied Scientist in Prime Video, avrai la responsabilità totale del prodotto, della ricerca e della sperimentazione correlate, applicando tecniche avanzate di machine learning nella computer vision (CV), Generative AI e comprensione multimediale. Lavorerai su progetti diversi che migliorano la localizzazione dei contenuti di Prime Video, la comprensione delle immagini/video e la personalizzazione dei contenuti, guidando innovazioni significative per il nostro pubblico globale.
- Ricerca e sviluppo di modelli generativi per la sintesi controllabile di immagini, video, grafica vettoriale e multimedia.
- Innovare in metodi avanzati di diffusione e basati su flusso per migliorare efficienza, controllabilità e scalabilità.
- Avanzare nella stima visiva, profondità e 3D, segmentazione e matting per integrazione in pipeline di pre-visualizzazione, compositing, VFX e post-produzione.
- Progettare flussi di lavoro GenAI multimodali, inclusi strumenti di modelli linguistici visivi e orchestrazione di prompt strutturati.
Qualifiche di base:
- PhD o Master e 4+ anni di esperienza in CS, CE, ML o campo correlato.
- 3+ anni di esperienza nella costruzione di modelli per applicazioni aziendali.
- Esperienza nella programmazione in Java, C++, Python o linguaggio correlato.
- Esperienza in modelli generativi (diffusione, flusso, trasformatori).
- Esperienza pratica con tecniche di sintesi e editing di immagini/video.
- Competenza in PyTorch e toolkit DL moderni.
Qualifiche preferite:
- Esperienza nello sviluppo software professionale.
- Pubblicazioni in conferenze AI/ML/Graphics di alto livello.
- Esperienza con metodi di generazione controllabile, inclusi approcci emergenti.
- Competenza in uno o più di: armonizzazione, rilighting, trasferimento di stile, lip-sync, segmentazione, matting, stima della profondità, modellazione di scene/camera 3D.
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, Prime Video - Generative AI (Video) 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, Prime Video - Generative AI (Video)
✨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, Prime Video - Generative AI (Video)
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.
