Auf einen Blick
- Aufgaben: Verbessere die Amazon Produktsuche mit innovativen ML-Lösungen und analysiere Daten für bessere Empfehlungen.
- Unternehmen: Amazon, ein führendes Unternehmen im Bereich E-Commerce und Technologie.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Zusammenarbeit und Innovation.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten, die das Einkaufserlebnis von Millionen verbessern.
- Qualifikationen: Erfahrung in Programmierung und Machine Learning, Master-Abschluss in einem quantitativen Fach.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Als Applied Scientist in diesem Team übernehmen Sie eine Schlüsselrolle bei der Verbesserung der Fähigkeiten des Amazon-Produktsuchdienstes und stellen sicher, dass wir unseren Kunden unabhängig von ihrem Standort oder ihrer Sprache qualitativ hochwertige Empfehlungen bieten. Unser ultimatives Ziel ist es, den Kunden zu helfen, die Produkte zu finden, nach denen sie suchen, und neue Produkte zu entdecken, an denen sie interessiert sein könnten. Wir tun dies, indem wir Komponenten entwickeln, um das Verständnis von Abfragen, die Rangfolge der Suchergebnisse und die Personalisierung zu verbessern - alles in einer Vielzahl von Sprachen.
Hauptverantwortlichkeiten:
- Daten und Metriken analysieren, die aus dem Verkehr in den Produktsuchdienst von Amazon resultieren
- Effektive und innovative ML-Lösungen entwerfen, erstellen und bereitstellen, um verschiedene Komponenten des Suchstacks, das Verständnis von Abfragen, die Rangfolge und die Personalisierung zu verbessern
- Die vorgeschlagenen Lösungen über Offline-Benchmark-Tests sowie Online-A/B-Tests in der Produktion bewerten
- Ihre Arbeit auf internen und externen wissenschaftlichen Veranstaltungen in den Bereichen ML/NLP/IR veröffentlichen und präsentieren
Ein Tag im Leben:
Sie werden publikationswürdige Innovationen mit ML/NLP/IR-Techniken vorschlagen und erkunden, ML-Modelle entwickeln, die auf Terabytes von Daten trainiert werden und sowohl offline als auch online über A/B-Tests bewertet werden. Anschließend integrieren Sie diese Modelle in die Produktionssuchmaschine, die Kunden bedient, und schließen den Kreis durch Daten, Modellierung, Anwendung und Kundenfeedback. Die gewählten Ansätze für die Modellarchitektur werden die geschäftlich definierten Leistungskennzahlen mit den Anforderungen an Millisekunden-Antwortzeiten in Einklang bringen.
Über das Team:
EU International Technologies ist eine Organisation, die sich darauf konzentriert, das Geschäft der EU-Stores zu beschleunigen, indem sie Kunden und Verkaufspartner begeistert. Die Mission des Teams besteht darin, lokal zu innovieren und weltweit zu skalieren, eine erstklassige Gemeinschaft von Entwicklern zu fördern, die schnell und agil liefert. EU INTech arbeitet in Bereichen wie Verbrauchererkennung, Suche, Auswahl, Partnerwachstum, Preisgestaltung, Nachhaltigkeit und Marktplatzexpansion. Die Kultur betont Zusammenarbeit, Inklusion, technische Exzellenz, große Wetten auf Projekte mit hoher Wirkung, Transparenz und langfristige Verantwortung - und ermächtigt Ingenieure und Wissenschaftler, komplexe Probleme im internationalen Maßstab zu lösen.
Grundqualifikationen:
- Erfahrung in der Programmierung in Java, C++, Python oder einer verwandten Sprache
- Kenntnisse der Grundlagen des maschinellen Lernens und der LLM, einschließlich Transformer-Architektur, Trainings-/Inferenzlebenszyklen und Optimierungstechniken
- Master-Abschluss in einem quantitativen Bereich wie Statistik, Mathematik, Datenwissenschaft, Geschäftsanalytik, Wirtschaft, Finanzen, Ingenieurwesen oder Informatik
- Fließend in schriftlichem und gesprochenem Englisch (Deutsch ist nicht erforderlich)
Bevorzugte Qualifikationen:
- Erfahrung in der Implementierung von Algorithmen mit sowohl Toolkits als auch selbstentwickeltem Code
- Veröffentlichungen auf erstklassigen, peer-reviewed Konferenzen oder in Fachzeitschriften
- Erfahrung in der Arbeit an Empfehlungssystemen oder Personalisierung innerhalb von Suche, E-Commerce, Shopping, Werbung oder anderen verwandten Bereichen
- 1+ Jahre praktische Erfahrung nach dem Master (akademisch oder industriell) beim Aufbau von ML-Modellen
- Fließend in einer oder mehreren Sprachen neben Englisch
Amazon ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir glauben leidenschaftlich daran, dass die Beschäftigung einer vielfältigen Belegschaft zentral für unseren Erfolg ist. Wir treffen Einstellungsentscheidungen basierend auf Ihrer Erfahrung und Ihren Fähigkeiten. Wir schätzen Ihre Leidenschaft für Entdeckung, Erfindung, Vereinfachung und Aufbau. Der Schutz Ihrer Privatsphäre und die Sicherheit Ihrer Daten haben für Amazon höchste Priorität. Bitte konsultieren Sie unsere Datenschutzerklärung, um mehr darüber zu erfahren, wie wir die persönlichen Daten unserer Kandidaten sammeln, verwenden und übertragen.
Applied Scientist, EU International Technologies Arbeitgeber: Amazon Science
Amazon bietet als Arbeitgeber eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung, die Innovation und Zusammenarbeit fördert. Als Applied Scientist im EU International Technologies Team haben Sie die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die das Einkaufserlebnis von Millionen von Kunden weltweit verbessern. Mit einem starken Fokus auf technische Exzellenz und persönliches Wachstum unterstützt Amazon seine Mitarbeiter dabei, ihre Fähigkeiten in einem internationalen Umfeld weiterzuentwickeln und gleichzeitig an spannenden Herausforderungen im Bereich Machine Learning und Datenanalyse zu arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Applied Scientist, EU International Technologies erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Amazon Science zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Applied Scientist, EU International Technologies mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Applied Scientist, EU International Technologies bei Amazon Science gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Amazon Science vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Amazon Science entscheidend sein!
