Истории

Как стать инженером машинного обучения в Amazon

Истории
Анна Полякова
Анна Полякова

Редактор

Анна Полякова

Amazon, который изначально был книжным интернет-магазином, стал ecommerce-гигантом, который также развивает облачные вычисления, цифровой стриминг и искусственный интеллект.

Неудивительно, что Amazon требуется много инженеров машинного обучения. По сути, благодаря им компания может продавать более 12 млн продуктов более чем 100 млн подписчиков Amazon Prime и доставлять их за один-два дня. Разберемся, чем занимается такой специалист в Amazon, какими навыками он должен обладать и чего стоит ждать от собеседования.

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.

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Как мотивировать себя закончить онлайн-курс (и нужно ли это делать)
  2. 2 Выглядеть по-деловому и ставить цели: какие привычки нужно сохранить на удаленной работе
  3. 3 5 навыков, которые работодатели будут ценить в посткарантинном будущем
  4. 4 Как проходит собеседование на должность аналитика данных в Facebook

Актуальные материалы —
в Telegram-канале @Rusbase