Amazon AI/ML Engineer Professional Services 

Cambodia, Phnom Penh 

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At AWS, we are looking for AI/ML engineers capable of using AI/ML to design, evangelize, and implement state-of-the-art large-scale AI/ML solutions. 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.AWS에서는 AI/ML을 활용하여 최첨단 대규모 AI/ML 솔루션을 설계, 전파 및 구현할 수 있는 AI/Ml 엔지니어를 찾고 있습니다. 고객과 직접 협력하며 혁신적인 프로젝트와 기술에 기여하는 빠른 속도의 조직에서 일하게 됩니다. 실험을 설계하고 실행하며, 새로운 알고리즘을 연구하고, 위험, 수익성 및 고객 경험을 최적화하는 새로운 방법을 찾게 될 것입니다.Key job responsibilities
- Establish scalable, efficient, automated processes for large scale data analyses, model development, model validation and model implementation- AI/ML 과학자, 엔지니어 및 아키텍트와 협력하여 실제 문제 해결을 위한 AI/ML 알고리즘을 연구, 설계, 개발 및 평가
- 고객과 직접 소통하여 비즈니스 문제를 이해하고, AI/ML 솔루션 구현을 지원하며, 고객에게 브리핑 및 심층 세션을 제공하고 도입 패턴과 프로덕션 경로에 대해 안내
- 대규모 데이터 분석, 모델 개발, 모델 검증 및 모델 구현을 위한 확장 가능하고 효율적이며 자동화된 프로세스 구축
- 기술, 비즈니스 및 경영진 이해관계자에 맞춘 모범 사례 권장 사항, 튜토리얼, 블로그 게시물, 샘플 코드 및 프레젠테이션 작성 및 제공
- 제품 방향 정의를 돕기 위해 고객 및 시장 피드백을 제품 및 엔지니어링 팀에 제공
A day in the life
This is a customer facing role. You will be required to travel to client locations and deliver professional services as needed.고객을 대면하는 역할이며, 필요에 따라 전문적인 서비스 제공을 위해 고객을 방문해야 할 수 있습니다.
AWS 영업, 마케팅 및 글로벌 서비스 (SMGS) 는 크고 빠르게 성장하는, 공공 부문에서 엔터프라이즈에 이르기까지 고객의 성장을 돕는 역할을 합니다. AWS 글로벌 지원 팀은 글로벌 기업과 교류하며 고객의 성공을 돕습니다. 또한 AWS Support는 AWS 서비스를 기반으로 미션 크리티컬 애플리케이션을 구축하는 전 세계 고객 목록과도 파트너 관계를 맺고 있습니다.
프로페셔널 서비스팀은 AWS 내 글로벌 서비스팀에 소속되어 있습니다.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
다양성
AWS는 다양한 경험을 중요하게 생각합니다. JD에 나와 있는 자격 및 기술을 모두 충족하지 못하더라도 지원자가 지원하도록 권장합니다. 경력을 이제 막 시작하였거나, 전통적인 경력을 쌓지 않았거나, 조금 다른 경험을 쌓았다고, 지원을 중단하실 필요는 없습니다.AWS를 선택해야 하는 이유
아마존 웹 서비스 (AWS) 는 세계에서 가장 포괄적이고 널리 채택된 클라우드 플랫폼입니다.우리는 클라우드 컴퓨팅 시장을 개척했으며 혁신을 멈추지 않았습니다. 이것이 바로 가장 성공적인 스타트업부터 Global 500 기업에 이르는 고객이 AWS의 제품 및 서비스 제품군을 신뢰하는 이유입니다.일과 삶의 균형
우리는 일과 삶의 조화를 중요하게 생각합니다.직장에서의 성공을 위해 가정에서의 희생을 감수해서는 안 됩니다. 그렇기 때문에 유연한 근무 시간과 근무 방식이 우리 문화의 일부입니다.직장과 가정에서 지지받는다고 느낄 때 클라우드로는 달성할 수 없는 것이 없습니다.포용적인 팀 문화
AWS에서는 배우고 호기심을 갖는 것이 우리의 본능입니다.직원이 주도하는 어피니티 그룹은 서로 다른 점을 자랑스럽게 여길 수 있는 포용의 문화를 조성합니다.인종 및 민족에 관한 대화 (CORE) 및 AmazeCon (성별 다양성) 컨퍼런스를 포함하여 진행 중인 이벤트와 학습 경험은 우리가 우리의 독창성을 받아들일 수 있도록 영감을 줍니다.멘토십 및 경력 개발
우리는 세계 최고의 고용주가 되기 위해 노력하면서 지속적으로 성과 기준을 높이고 있습니다.그렇기 때문에 더 다재다능한 전문가로 발전하는 데 도움이 되는 지식 공유, 멘토십 및 기타 경력 개발 리소스를 찾을 수 있습니다.일과 삶의 균형
우리는 일과 삶의 조화를 중요하게 생각합니다.직장에서의 성공을 위해 가정에서의 희생을 감수해서는 절대 안 됩니다. 이것이 바로 우리가 근무 문화의 일환으로 유연성을 추구하기 위해 노력하는 이유입니다.직장과 가정에서 지지받는다고 느낄 때 클라우드로는 달성할 수 없는 것이 없습니다.

- Significant years of industry experience building models for business applications and significant experience with Large Language Models (LLMs) and Prompt Engineering.
- Experience in any of the following areas: algorithms and data structures, parsing, numerical optimization, data mining, parallel and distributed computing, high-performance computing, neural deep learning methods and/or machine learning.
- Experience in using Python and hands-on experience building models with deep learning frameworks like Tensorflow, Keras, PyTorch, MXNet.
- Experience using machine learning libraries, such as scikit-learn, NumPy, Pandas, MLlib
- Strong data engineering skills and communication and Data & AIML presentation skills.

- PhD or Masters degree in computer science, engineering, mathematics, operations research, or in a highly quantitative field.
- 7+ years of industry experience in predictive modeling and analysis, predictive software development.
- Practical experience in solving complex problems in an applied environment.
- Prior experience in training and fine-tuning of LLMs.
- Strong AWS Infrastructure and Automation skills.