Amazon Senior Data Scientist Transportation Engineering & Analytics 

Japan 

155138481

-------------------------------
Revolutionize logistics with your data science and algorithm skills in a rapidly growing organization.
Key job responsibilities
• 複雑でBusiness Impactの大きな課題に対するモデル・ソリューションを提供します。アーキテクチャレベルから設計し、必要に応じて他のエンジニアリングチームと協力して行います。
• People Managementを除くTech Leading・Project Leading・Team Leadingを行います。Scrumプロセスに基づき、チームの優先順位を設定し、顧客やステークホルダーと効果的に連携する必要があります。Managerとともにロードマップを確立し、ビジネスニーズを満たすソリューションを提供します。
• エンジニアリング上の基準(正確性、効率性など)や運用上の基準(品質、一貫性、信頼性など)を確立するためのメカニズムをManagerとともに構築します。
• チームの進捗状況、データ/ソリューションの品質、エンジニアリング/運用の状況を測定する指標をManagerとともに定義します。
• 戦略的に考え、トレードオフを行う必要があります。あなたの決定は、組織のインフラストラクチャ(リソースやコストを含む)に影響を与えます。
• アイデアを効果的に伝える必要があり、あらゆるタイプのステークホルダーに対して口頭および文章で伝えることが出来ます。戦略的な文書を作成します。
• 限られたガイダンスの下で、プロジェクトをリードする必要があります。
-------------------------------
• Provide model and technology solutions for complex, high-impact business challenges. Design these solutions from an architectural level, collaborating with other engineering teams as needed.
• Serve as a Tech Lead, Project Lead and Team Lead (excluding people management). Based on Scrum processes, you will set team priorities, effectively liaise with customers and stakeholders. Partner with Managers to establish a roadmap and deliver solutions that meet business needs.
• Collaborate with Managers to establish mechanisms that uphold engineering standards (e.g., accuracy, efficiency) and operational standards (e.g., quality, consistency, reliability).
• Define metrics with Managers to measure team progress, data/solution quality, and the state of engineering/operations.
• Think strategically and make tradeoffs, as your decisions will impact the organization's infrastructure (including resources and costs).
• Communicate ideas effectively, both verbally and in writing, to all types of stakeholders. Produce strategic documentation.
• Lead projects with limited guidance.A day in the life
• 10:00 出勤。自分がLeadしているプロジェクトのコードを書く
• 10:30 同僚が実装した新しいMLOpsツールの説明を受ける。前から欲しかったInput Feature Validation機能がついており感動
• 11:00 プロジェクトメンバーと一緒にHyper Parameter Tuningのコードを設計。Notebookで実行し、午前中の仕事は終了
• 12:00 ランチ。今週の週替わりメニューのタンドリーチキンを初めて食べてみる。エキゾチック！
• 13:30 Scrum Daily Meeting。同僚の進捗を確認しつつ情報交換。Lossの改良に別プロジェクトの知見が使えそう
• 14:00 Biz sideとフラッシュディスカッション。実装アイデアについて目線合わせ
• 14:30 肩が凝ったので会社でマッサージの施術を受ける。最高
• 15:00 一旦退社。残りは家で
• 16:00 Hyper Parameter tuneの結果を確認。Bayesでよさそうだけど、探索空間は要検討。いったん大域探索のために分散並列処理をDEと一緒に書く
• 18:00 明日のProject Weeklyの準備。各メンバーの進捗をSlackで確認し、事前にアドバイスをいくつか提供。Notebookに作ってくれたFigureを保存
• 18:30 コードレビュー。コメントをいくつか付けてApprove
• 19:30 お仕事終了About the team
弊チームはData Scienceソリューションを提供しており、主なミッションは以下の3つです。
• 1: 幹線輸送情報を包括的に管理・分析するための、大規模なData Martの改修・維持管理
• 2: 上記1のデータを利用した機械学習・最適化系アルゴリズムソリューションの提供
• 3: 上記1のデータを利用したBusiness Insight導出用のData Pipeline・Dashboardソリューションの提供----------------• 1: Overhaul and maintain a large-scale Data Mart to comprehensively manage and analyze trunk transportation information
• 2: Provide machine learning, optimization algorithm solutions utilizing the data from the above 1
• 3: Provide Data Pipeline and Dashboard solutions to derive Business Insights using the data from the above 1

- Bachelor's degree
- 5+ years of data querying languages (e.g. SQL), scripting languages (e.g. Python) or statistical/mathematical software (e.g. R, SAS, Matlab, etc.) experience
- 4+ years of data scientist experience
- Practical knowledge of machine learning model and solution development, as well as the ability to implement them (e.g., data preprocessing, base model selection, architecture design, hyperparameter tuning, MLOps).
- Business Level Japanese or English

- Experience as a leader and mentor on a data science team
- Experience managing data pipelines
- 2+ years of data visualization using AWS QuickSight, Tableau, R Shiny, etc. experience
- Master's degree in a quantitative field such as statistics, mathematics, data science, business analytics, economics, finance, engineering, or computer science
- Experience of Optimization such as genetic algorithm, BEAM search, gradient method, Bayesian
- Experience of Graph algorithm such as DFS, BFS, Dijkstra, Maximum Flow, Route Planning, Delivery Planning, Dynamic Programming
- Business Level English