In sintesi
- Mansioni: Sviluppa modelli di machine learning per migliorare l'esperienza cliente a livello globale.
- 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 eccellenti opportunità di crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza per 1/4 della popolazione mondiale con tecnologie all'avanguardia.
- Qualifiche: Esperienza nella costruzione di modelli ML e competenze di programmazione in Java, C++, Python.
La retribuzione prevista è compresa tra 96750 - 118250 € per anno.
- Sr. Applied Scientist, International Emerging Stores Payments
- Job ID: 10515228 | Amazon. com Services LLC
Embark on an exciting science journey with International Emerging Stores Payments as we apply LLM techniques to improve the customer experience across multiple countries where we operate in.
You will impact 1/4 of the world's population.
- Key job responsibilities
- Translate ambiguous opportunities in to defined science problem statements
- Evaluate and identify the right ML algorithm to solve for the problems.
- Identify and build the right features for the Models
- Partner with IML team in applying Gen AI development strategies to accelerate model development
- Publish papers to internal and external conferences.
- Basic Qualifications
- 3+ years of building machine learning models for business application experience
- Ph D, or Master's degree and 6+ years of applied research experience
- Experience programming in Java, C++, Python or related language
- Experience with neural deep learning methods and machine learning
- Preferred Qualifications
- Experience with modeling tools such as R, scikit-learn, Spark MLLib, Mx Net, Tensorflow, numpy, scipy etc.
- Experience with large scale distributed systems such as Hadoop, Spark etc.
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
- Experience with modeling tools such as R, scikit-learn, Spark MLLib, Mx Net, Tensorflow, numpy, scipy etc.
- Experience with large scale distributed systems such as Hadoop, Spark etc.
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 - 167,100.00 - 226,100.00 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
Sr. Applied Scientist, International Emerging Stores Payments 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 Sr. Applied Scientist, International Emerging Stores Payments
✨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, International Emerging Stores Payments
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.
