Как стать инженером машинного обучения в Amazon

Чем занимается инженер машинного обучения в Amazon

Инженер машинного обучения в Amazon обрабатывает большие наборы данных, чтобы создавать модели машинного и глубокого обучения для различных клиентов компании. Этот специалист будет работать с консультантами из подразделения профессиональных услуг Amazon, вести проекты от начала до конца и помогать в применении полученных моделей на практике.

Какие у него должны быть навыки

Основные

• Степень бакалавра в математике, статистике, информатике или другой близкой к ним области
• От пяти лет работы в соответствующей сфере
• Опыт работы с широким спектром моделей прогнозирования и принятия решений, а также с методами интеллектуального анализа данных и инструментами для разработки таких моделей

Желательные

• Опыт создания и эксплуатации высокодоступных распределенных систем извлечения, приема и обработки больших наборов данных
• Опыт использования Linux/UNIX для обработки больших наборов данных
• Опыт работы с такими технологиями AWS, как Redshift, S3, EC2, Data Pipeline и EMR
• Сочетание технических и бизнес-навыков, достаточное для взаимодействия со всеми уровнями и направлениями в компании клиента

На какие должности он может рассчитывать

В Amazon есть несколько должностей для специалистов в области машинного обучения и дата-сайенс. Это дата-сайентисты, инженеры машинного обучения, исследователи фундаментальных и прикладных проблем. Хоть по природе своей они и похожи, но все же обладают существенными различиями.

• Дата-сайентисты уделяют особое внимание анализу данных и являются связующим звеном между бизнесом и технической стороной дела. Они отвечают за анализ больших наборов данных и их моделирование.
• Инженеры машинного обучения — это эксперты в построении моделей машинного и глубокого обучения. Они создают модели не только для Amazon, но и для других крупных компаний. Эти специалисты также несут ответственность за внедрение моделей и их подготовку к работе.
• Исследователи фундаментальных проблем обычно обладают магистерской или докторской степенью. Предполагается, что они должны выходить за рамки возможного. Эти ученые проверяют старые и новые технологии Amazon, чтобы определить, насколько они полезны на практике.
• Исследователи прикладных проблем также обычно обладают ученой степенью. В Amazon их роль чуть значительнее, чем у исследователей фундаментальных проблем. Эти специалисты фокусируются на проектах, которые направлены на повышение качества обслуживания: автоматическое распознавание речи, распознавание естественного языка, обработка аудиосигналов, преобразование текста в речь, управление диалогами и так далее.

Как проходит собеседование

Начальный этап

Первый разговор по телефону проводит рекрутер или менеджер по найму: эта беседа нужна для того, чтобы лучше узнать друг друга. Как правило, интервьюер кратко рассказывает о должности и процессе собеседования, а также задает стандартные вопросы о резюме и опыте работы. Ему нужно убедиться, что соискатель заинтересован сотрудничеством с Amazon и обладает необходимыми навыками.

Технический этап

Обычно его проводит менеджер команды машинного обучения. Сначала он задаст ряд общих вопросов о фундаментальных концепциях машинного обучения, например, попросит объяснить разницу между типами моделей или рассказать о дилемме смещения-дисперсии и переобучении.

Далее понадобится написать код на любом удобном языке программирования. Примеры заданий Amazon и их решения можно посмотреть здесь.

Офисный этап

Он состоит из пяти-шести встреч, на которых кандидату на должность задают вопросы, связанные как с техническим аспектом работы, так и с поведенческим.

• Технические вопросы. Стоит ожидать как минимум двух разговоров, посвященных концепциям машинного обучения и программирования. Известно, что соискателям могут задавать вопросы даже по объектно-ориентированному дизайну.
• Поведенческие вопросы. Они могут прозвучать на всех встречах и будут охватывать такие аспекты, как профессиональный опыт, причина последнего увольнения и отношение к командной работе. Кроме того, претендента на должность почти наверняка спросят о принципах лидерства Amazon. Всего их 14 штук, ознакомиться с ними можно на сайте компании.

Источник.