Amazon Senior Applied Scientist Logistics Network 

Japan 

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急成長する組織で、データサイエンス・アルゴリズムのスキルを武器に物流に変革を起こしませんか？
アマゾンジャパン トランスポーテーション部門では、Applied Scientistとして、物流ネットワークの最適化・モニタリングに必要なAlgorithm/Heuristicモデル・ソリューションの構築を主導するSenior Applied Scientistを募集します。
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。
• Networkチーム専属かつ最初のScientistとして、前例のない取り組みに果敢に挑み、ステークホルダーと効果的に連携する必要があります。Tech・Biz両方の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。ドメインに対する学習意欲と、フルスタックサイエンティスト・エンジニアとして手を動かすことが必要になります。
• ネットワークオペレーション上の基準(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。ユーザーであるネットワークチームに、分析結果を専門用語に頼ることなく効率的に伝えていく必要があります
• 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、Amazonの物流ネットワークに大きな影響を与えます
• 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。戦略的な文書から、作成したツールの使い方等といった運用上重要な文章まで、あらゆるスタックの文章を作成します。
• 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。
As the dedicated and first Scientist for the Network team, you will boldly take on unprecedented initiatives and effectively engage with stakeholders. Work with both tech and business managers to establish a roadmap and deliver solutions that meet business needs. A strong learning appetite for the domain and ability to be a full-stack scientist/engineer are required.
Collaborate with managers to establish mechanisms that set network operation metrics (accuracy, efficiency, etc.) and operational standards (quality, consistency, reliability, etc.). You will need to efficiently communicate analysis results to the user network team without relying on specialized terminology.Ability to effectively communicate ideas, both verbally and in writing, to all types of stakeholders. You will produce content ranging from strategic documents to operational guides on using your developed tools across the stack.
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 Data Engineerのの同僚が実装した新しい最適化ツールの説明を受ける。前から欲しかったBeam Search Bandwith Scheduler機能がついており感動
• 11:00 ネットワーク最適化シミュレーションのコードを設計。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。シミュレーション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 シミュレーションの結果を確認。最適化エンジンは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書く
• 18:00 明日のProject Weeklyの準備。いくつかfigureを作成し、自分の進捗をNotebookに保存
• 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Algorithm / 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最適化・機械学習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
Overhauling and maintaining a large-scale Data Mart to comprehensively manage and analyze long-haul transportation data.Delivering optimization and machine learning-based algorithmic solutions utilizing the data from the above Data Mart.The machine learning-based solutions we have started providing just over a year ago have become a rapidly growing and highly anticipated area.

- PhD, or Master's degree and 6+ years of applied research experience
- Experience programming in Java, C++, Python or related language