In sintesi
- Mansioni: Sviluppa modelli di machine learning e analizza dati complessi per migliorare le decisioni aziendali.
- Azienda: Amazon, leader nell'innovazione tecnologica con una cultura inclusiva.
- Benefit: Salario competitivo, assicurazione sanitaria, lavoro remoto e opportunità di sviluppo professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con ottime opportunità di crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Lavora su progetti innovativi che influenzano milioni di utenti ogni giorno.
- Qualifiche: Esperienza in data science e competenze in machine learning richieste.
La retribuzione prevista è compresa tra 123750 - 151250 € per anno.
- Job ID: 10501346 | Amazon. com Services LLC
- Data Scientist
We are seeking a talented Data Scientist to join our growing science team.
In this role, you will leverage your analytical and technical expertise to extract valuable insights from complex datasets, develop machine learning models, and drive data-informed decision-making across the organization.
Key Responsibilities
- Design and execute end-to-end data science projects, from problem definition to solution deployment
- Develop and implement machine learning models to solve business problems and improve operational efficiency
- Create and maintain data pipelines for model training and deployment
- Conduct exploratory data analysis to uncover patterns and trends
- Collaborate with stakeholders to understand business requirements and translate them into technical solutions
- Present findings and recommendations to technical and non-technical audiences
- Monitor and optimize model performance
Key job responsibilities We are looking for talented Data Scientists who are adept at predictive modeling, reinforcement learning, recommendations, and familiarity with LLMs, latent diffusion, or related foundational models that will accelerate our plans to dynamically optimize ad creatives on behalf of advertisers.
Every member of the team is expected to build customer (advertiser) facing features, contribute to the collaborative spirit within the team, publish, patent, and raise the research bar within the team.
- Rapidly design, prototype and test many possible hypotheses in a high-ambiguity environment, perform hands-on analysis and modeling of enormous data sets to develop insights that improve shopper experiences and merchandise sales
- Drive end-to-end Machine Learning projects that have a high degree of ambiguity, scale, complexity
- Build machine learning models, perform proof-of-concept, experiment, optimize, and deploy your models into production; work closely with software engineers to assist in productionizing your ML models
- Establish scalable, efficient, automated processes for large-scale data analysis, machine-learning model development, model validation and serving
- Research new and innovative machine learning approaches
- Promote the culture of experimentation and data science at Amazon
- About the team
Our team, Creative X Optimization, is responsible for personalizing the visual experience of ads in real time.
We apply advanced machine learning and generative AI to help advertisers build, identify, and understand what ad creatives work with their audiences.
We develop customized CTR and CVR prediction models to help advertisers efficiently connect with shoppers across the web.
We develop generative models to understand shopper preferences across text, images, and videos.
We have a broad mandate to experiment and innovate, as we seek to leapfrog the competition and impact billions of impressions daily.
- Basic Qualifications
- 2+ years of data scientist experience
- 3+ years of data querying languages (e. g. SQL), scripting languages (e. g. Python) or statistical/mathematical software (e. g. R, SAS, Matlab, etc.) experience
- 3+ years of machine learning/statistical modeling data analysis tools and techniques, and parameters that affect their performance experience
- 1+ years of guiding and coaching a group of researchers experience
- 1+ years of working with or evaluating AI systems experience
- 1+ years of creating or contributing to mathematical textbooks, research papers, or educational content experience
- Master's degree in Science, Technology, Engineering, or Mathematics (STEM), or experience working in Science, Technology, Engineering, or Mathematics (STEM)
- Experience applying theoretical models in an applied environment
- Preferred Qualifications
- Ph. D. in Science, Technology, Engineering, or Mathematics (STEM)
- Knowledge of machine learning concepts and their application to reasoning and problem-solving
- Experience in Python, Perl, or another scripting language
- Experience in a ML or data scientist role with a large technology company
- Experience in defining and creating benchmarks for assessing Gen AI model performance
- Experience working on multi-team, cross‑disciplinary projects
- Experience applying quantitative analysis to solve business problems and making data‑driven business decisions
- Experience effectively communicating complex concepts through written and verbal communication
Amazon is an equal opportunity employer and does not discriminate on the basis of protected veteran status, disability, or other legally protected status.
Our inclusive culture empowers Amazonians to deliver the best results for our customers.
If you have a disability and need a workplace accommodation or adjustment during the application and hiring process, including support for the interview or onboarding process, please visit https://amazon. jobs/content/en/how-we-hire/accommodations for more information.
If the country/region you’re applying in isn’t listed, please contact your Recruiting Partner.
The base salary range for this position is listed below.
Your Amazon package will include sign-on payments and restricted stock units (RSUs).
Final compensation will be determined based on factors including experience, qualifications, and location.
Amazon also offers comprehensive benefits including health insurance (medical, dental, vision, prescription, Basic Life & AD&D insurance and option for Supplemental life plans, EAP, Mental Health Support, Medical Advice Line, Flexible Spending Accounts, Adoption and Surrogacy Reimbursement coverage), 401(k) matching, paid time off, and parental leave.
Learn more about our benefits at https://amazon. jobs/en/benefits .
- Preferred Qualifications
- Ph. D. in Science, Technology, Engineering, or Mathematics (STEM)
- Knowledge of machine learning concepts and their application to reasoning and problem-solving
- Experience in Python, Perl, or another scripting language
- Experience in a ML or data scientist role with a large technology company
- Experience in defining and creating benchmarks for assessing Gen AI model performance
- Experience working on multi-team, cross‑disciplinary projects
- Experience applying quantitative analysis to solve business problems and making data‑driven business decisions
- Experience effectively communicating complex concepts through written and verbal communication
Amazon is an equal opportunity employer and does not discriminate on the basis of protected veteran status, disability, or other legally protected status.
Our inclusive culture empowers Amazonians to deliver the best results for our customers.
If you have a disability and need a workplace accommodation or adjustment during the application and hiring process, including support for the interview or onboarding process, please visit https://amazon. jobs/content/en/how-we-hire/accommodations for more information.
If the country/region you’re applying in isn’t listed, please contact your Recruiting Partner.
The base salary range for this position is listed below.
Your Amazon package will include sign-on payments and restricted stock units (RSUs).
Final compensation will be determined based on factors including experience, qualifications, and location.
Amazon also offers comprehensive benefits including health insurance (medical, dental, vision, prescription, Basic Life & AD&D insurance and option for Supplemental life plans, EAP, Mental Health Support, Medical Advice Line, Flexible Spending Accounts, Adoption and Surrogacy Reimbursement coverage), 401(k) matching, paid time off, and parental leave.
Learn more about our benefits at https://amazon. jobs/en/benefits .
USA, WA, SEATTLE - 136,000.00 - 184,000.00 USD annually
Amazon is an equal opportunity employer and does not discriminate on the basis of protected veteran status, disability, or other legally protected status.
#J-18808-Ljbffr
Data Scientist, Creative X - Science datore di lavoro: Amazon
Amazon è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro inclusivo e stimolante a Seattle, dove i Data Scientist possono prosperare. Con opportunità di crescita professionale, un forte focus sull'innovazione e un pacchetto di benefici completo che include assicurazione sanitaria, piani pensionistici e congedo parentale, i dipendenti sono incoraggiati a contribuire attivamente alla cultura della sperimentazione e dell'eccellenza. Unirsi al team di Creative X significa lavorare su progetti all'avanguardia che influenzano milioni di utenti, rendendo ogni giorno significativo e gratificante.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Scientist, Creative X - Science
✨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 Data Scientist, Creative X - Science
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.
