In sintesi
- Mansioni: Sviluppa modelli di intelligenza artificiale per migliorare l'esperienza vocale di Alexa in diverse lingue.
- Azienda: Amazon, leader nell'innovazione tecnologica e nella diversità culturale.
- Benefit: Opportunità di crescita professionale, ambiente dinamico e lavoro su progetti globali.
- Altre informazioni: Unisciti a un team che lavora all'avanguardia della tecnologia AI.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza nel modo in cui Alexa comunica con il mondo.
- Qualifiche: Esperienza in machine learning e programmazione in Java, C++ o Python.
La retribuzione prevista è compresa tra 120000 - 180000 € per anno.
Il team di Alexa International Science è alla ricerca di un Senior Applied Scientist appassionato, talentuoso e inventivo con una solida esperienza in modelli di linguaggio (comprensione e generazione) e deep learning, per contribuire a costruire tecnologie di Generative AI leader del settore con modelli speech-to-speech e sistemi multilingue. A questo livello, guiderai la strategia scientifica inter-team per la qualità del parlato attraverso località internazionali, influenzerai i team partner e fornirai soluzioni che hanno un ampio impatto sui prodotti globali di Alexa.
Responsabilità principali:
- Sviluppare algoritmi e tecniche di modellazione innovative per avanzare lo stato dell'arte nella generazione di parlato multilingue, sintesi testo-parlato e modelli speech-to-speech.
- Impatto diretto sui clienti in più lingue, offrendo esperienze vocali naturali, espressive e appropriate per il contesto per Alexa+.
- Utilizzare le fonti di dati eterogenee di Amazon e le risorse di calcolo su larga scala per accelerare i progressi nella sintesi vocale, qualità della voce e accuratezza della pronuncia per località non anglofone.
Il candidato ideale possiede una solida comprensione del machine learning, sintesi vocale (TTS/S2S), fonetica multilingue, architetture di modelli moderni e metodologia di valutazione. Si distingue in un ambiente frenetico, affronta sfide complesse in contesti linguistici a bassa risorsa, eccelle nel fornire soluzioni impattanti mentre itera in base al feedback dei clienti e riesce a influenzare e allineare più team attorno a una visione scientifica condivisa per la qualità del parlato internazionale.
Un giorno nella vita:
- Inizierai la tua giornata rivedendo i risultati degli esperimenti e iterando sulle architetture dei modelli per la generazione del parlato.
- Collaborerai con ingegneri software per ottimizzare le prestazioni del modello per il deployment in produzione e collaborerai con i product manager per allineare le priorità di ricerca con le esigenze dei clienti.
- Parteciperai a revisioni scientifiche, gruppi di lettura di articoli e sessioni di brainstorming con altri scienziati dell'organizzazione.
Il tuo lavoro influisce direttamente su come Alexa suona e comunica con i clienti nei mercati internazionali, rendendo ogni giorno un'opportunità per risolvere problemi significativi su scala globale.
Informazioni sul team:
Il team tecnico di Alexa International aiuta l'espansione globale di Alexa+ a essere scalabile, affidabile e localmente rilevante per i clienti. Costruiamo la scienza, l'ingegneria, la valutazione e le piattaforme di qualità dietro la consegna dei prodotti AI globali: orchestrazione AI multi-modello, prontezza dei modelli e dei dati multilingue, qualità del parlato e del linguaggio, modellazione dei premi, generazione di dati sintetici, valutazione automatizzata, strumenti per sviluppatori, analisi dei difetti e meccanismi di lancio.
Requisiti di base:
- Esperienza nella programmazione in Java, C++, Python o linguaggi correlati.
- Esperienza con metodi di deep learning neurale e machine learning.
- Esperienza nella costruzione di modelli di machine learning per applicazioni aziendali.
- Alcuni anni di esperienza in ricerca applicata.
- PhD o laurea magistrale.
Requisiti preferenziali:
- Esperienza con strumenti di modellazione come R, scikit-learn, Spark MLLib, MxNet, Tensorflow, numpy, scipy, ecc.
- Esperienza con sistemi distribuiti su larga scala come Hadoop, Spark, ecc.
Sr. Applied Scientist, Alexa International datore di lavoro: Amazon
Amazon Development Centre Italy SRL è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro stimolante e collaborativo per i Senior Applied Scientist. Qui, avrai l'opportunità di lavorare con tecnologie all'avanguardia nel campo dell'AI generativa e della sintesi vocale, contribuendo a progetti che hanno un impatto globale. La cultura inclusiva dell'azienda promuove la crescita professionale e offre risorse per lo sviluppo delle competenze, rendendo ogni giorno un'opportunità per affrontare sfide significative e realizzare soluzioni innovative.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Sr. Applied Scientist, Alexa International
✨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 Sr. Applied Scientist, Alexa International
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.
