Expoint - all jobs in one place

Finding the best job has never been easier

Limitless High-tech career opportunities - Expoint

Amazon Sr Data Scientist GenAI Innovation Center 
Cambodia, Phnom Penh 
893945313

15.05.2024
DESCRIPTION


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 Data Scientists capable of using GenAI and other techniques to design, evangelize, and implement state-of-the-art solutions for never-before-solved problems.
이 팀은 고객 비즈니스에 최고의 가치를 창출할 사례를 구상 및 범위를 지정하고, 적합한 모델을 선택 및 교육 및 조정하고, 기술 또는 비즈니스 과제를 탐색하기 위한 경로를 정의하고, PoC을 개발하고, 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.고객과 직접 협력하고 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.GenAI 및 기타 기술을 사용하여 이전에 해결되지 않은 문제에 대한 최첨단 솔루션을 설계, 홍보 및 구현할 수 있는 데이터 과학자를 찾고 있습니다.Key job responsibilities
As a Data Scientist, you will:데이터 사이언티스트는 다음과 같은 일을 하게 됩니다.AI/ML 과학자 및 설계자와 협업하여 실제 문제를 해결하기 위한 최첨단 제너레이티브 AI 알고리즘을 연구, 설계, 개발 및 평가합니다.고객과 직접 상호 작용하여 비즈니스 문제를 이해하고, 제너레이티브 AI 솔루션을 구현하도록 지원 및 지원하고, 고객에게 브리핑 및 심층 분석 세션을 제공하고, 도입 패턴 및 생산 경로를 안내합니다.기술, 비즈니스 및 경영진 이해 관계자에게 적합한 모범 사례 권장 사항, 튜토리얼, 블로그 게시물, 샘플 코드 및 프레젠테이션을 만들어 제공합니다.제품 및 엔지니어링 팀에 고객 및 시장 피드백을 제공하여 제품 방향을 정의하는 데 도움을 줍니다.
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.
Seoul, KOR

BASIC QUALIFICATIONS

- Masters degree in Computer Science, or related technical, math, or scientific field
- 5+ years of relevant experience in building large scale machine learning or deep learning models
- Experience communicating across technical and non-technical audiences
- Experience in using Python and hands on experience building models with deep learning frameworks like Tensorflow, Keras, PyTorch, MXNet


PREFERRED QUALIFICATIONS

- Proven knowledge of Generative AI and hands-on experience of building and fine tuning applications with large foundation models
- Proven knowledge of AWS platform and tools
- PhD degree in Computer Science, or related technical, math, or scientific field
- Hands-on experience of building ML solutions on AWS