Amazon Deep Learning Architect GenAI Innovation Center 

Cambodia, Phnom Penh 

564366575

You will work directly with customers and innovate in a fast-paced organization that contributes to game-changing projects and technologies. You will design and run experiments, research new algorithms, and find new ways of optimizing risk, profitability, and customer experience.We’re looking for top architects, system and software engineers capable of using ML, Generative AI and other techniques to design, evangelize, implement and fine-tune state-of-the-art solutions for never-before-solved problems.
이 팀은 고객이 비즈니스에 최고의 가치를 창출할 사용 사례를 구상 및 범위를 지정하고, 적합한 모델을 선택 및 교육 및 미세 조정하고, 기술 또는 비즈니스 과제를 탐색하기 위한 경로를 정의하고, 개념 증명을 개발하며, 대규모 솔루션 출시를 위한 계획을 세울 수 있도록 지원합니다. GenAI Innovation Center 팀은 제너레이티브 AI를 책임감 있고 비용 효율적으로 적용하는 모범 사례에 대한 지침을 제공합니다.또한, 고객과 직접 협력하여 빠르게 변화하는 조직에서 혁신을 이루어 판도를 바꾸는 프로젝트 및 기술에 기여하게 될 것입니다.실험을 설계 및 실행하고, 새로운 알고리즘을 연구하고, 위험, 수익성 및 고객 경험을 최적화하는 새로운 방법을 찾게 됩니다.ML, Generative AI 및 기타 기술을 사용하여 이전에 해결하지 못한 문제에 대한 최첨단 솔루션을 설계, 홍보, 구현 및 미세 조정할 수 있는 우수한 아키텍트, 시스템 및 소프트웨어 엔지니어를 찾고 있습니다.Key job responsibilities
In this role, you will:
• Collaborate with our applied and data scientists to build robust and scalable Generative AI solutions for business problems
• Effectively use Foundation Models available on Amazon Bedrock and Amazon SageMaker to meet our customer's performance needs
• Work hands on to build scalable cloud environment for our customers to label data, build, train, tune and deploy their models
• Interact with customer directly to understand the business problem, help and aid them in implementation of their ML ecosystem
• Analyze and extract relevant information from large amounts of historical data to help automate and optimize key processes
• Work closely with account teams, applied/data scientist teams, and product engineering teams to drive model implementations and new algorithms이 역할은 다음의 업무를 수행하게 됩니다.
• 당사의 응용 및 데이터 사이언티스트와 협력하여 비즈니스 문제를 위한 강력하고 확장 가능한 제너레이티브 AI 솔루션을 구축합니다.
• Amazon Bedrock 및 Amazon SageMaker에서 사용할 수 있는 기반 모델을 효과적으로 사용하여 고객의 성능 요구 사항을 충족합니다.
• 직접 작업하여 고객이 데이터에 레이블을 지정하고, 모델을 구축, 교육, 조정 및 배포할 수 있는 확장 가능한 클라우드 환경을 구축합니다.
• 고객과 직접 상호 작용하여 비즈니스 문제를 이해하고 ML 에코시스템을 구현하는 데 도움을 주고 지원합니다.
• 대량의 과거 데이터에서 관련 정보를 분석하고 추출하여 주요 프로세스를 자동화하고 최적화하는 데 도움을 줍니다.
• 어카운트 팀, 응용/데이터 사이언티스트 팀, 제품 엔지니어링 팀과 긴밀하게 협력하여 모델 구현과 새로운 알고리즘을 추진합니다.About AWS
Diverse Experiences
AWS values diverse experiences. Even if you do not meet all of the qualifications and skills listed in the job description, we encourage candidates to apply. If your career is just starting, hasn’t followed a traditional path, or includes alternative experiences, don’t let it stop you from applying.Mentorship & Career Growth
We’re continuously raising our performance bar as we strive to become Earth’s Best Employer. That’s why you’ll find endless knowledge-sharing, mentorship and other career-advancing resources here to help you develop into a better-rounded professional.Work/Life Balance

- Bachelor's degree in computer science or equivalent with 5+ years of relevant working experience
- Experience with machine learning fundamentals, with working knowledge of Python and experience with deep learning frameworks such as Pytorch, TensorFlow, JAX or MXNet
- 5+ years of relevant experience in developing and deploying large scale machine learning or deep learning models and/or systems into production, including batch and real-time data processing

- Bachelor’s degree in computer science or equivalent with 8+ years of relevant working experience, or Master’s degree in computer science or equivalent with 5+ years of working experience
- Experiences related to machine learning, deep learning, NLP, CV, GNN, or distributed training
- Experiences related to AWS services such as SageMaker, EMR, S3, DynamoDB and EC2
- Working knowledge of generative AI and hands on experience in prompt engineering, deploying and hosting Large Foundational Models