在为美国亚马逊工作之前，数据科学家莉兹·索托·埃尔南德斯在她的家乡哥斯达黎加为亚马逊工作。埃尔南德斯一生都是数学迷——“我总是喜欢计算每个人的数量和组织一切”——把埃尔南德斯带到3400英里以北的亚马逊西雅图总部的部分原因是有机会继续她的教育。她想成为亚马逊机器学习大学(MLU)的学生。
埃尔南德斯就是这样做的，他加入了越来越多的亚马逊员工的行列，这些员工参加了MLU课程，并带着研究生水平的知识回到了他们的团队。他们向亚马逊员工中一些最优秀的专家学习，其中许多人拥有机器学习的博士学位。这些博士自愿去教书，因为他们想帮助解决亚马逊最终面临的一个令人兴奋的问题。该公司招聘机器学习专家的速度不够快，无法跟上所有的机会，使机器学习成为其语音、视觉、数据、机器人和决策系统的核心部分。解决方案是:为亚马逊的技术员工提供一种获得机器学习技能的方法。这是反光镜锁定。
在MLU中学到的技能帮助亚马逊人利用机器学习来提供更快的送货时间、更相关的产品搜索结果、你想买的商品更有可能有货，以及个性化的推荐，这些推荐可以更好地完成棘手的任务，比如引导客户找到他们会尝试并喜欢的书、电视节目或音乐播放列表。
“我们正在做的是帮助我们的员工为亚马逊正在投资的下一波技术做好准备，”管理MLU团队的Bree Al-Rashid说。
在MLU注册期间，亚马逊员工每周可以有一天的正常工作时间。亚马逊人从不为课程付费，即使他们后来把新技能带到另一家公司的另一份工作中。MLU是亚马逊越来越多的项目之一，这些项目为员工提供资源，以获得所需岗位的关键新技能。该公司承诺到2025年“提升”10万名员工的技能，并投资7亿美元。
MLU在亚马逊员工中引起了兴奋。这在一定程度上是因为它消除了阻碍职业中期专业人士参加研究生课程的障碍:学费、一份不会放慢速度的日常工作、找时间往返大学校园的麻烦，以及担心课程不会真正传授学生在现实世界中使用的技能。数学家Brent Werness博士表示，通过为亚马逊员工提供量身定制的学习体验，MLU吸引了专注、上进的学生。在加入MLU之前，Werness曾在芝加哥大学和其他机构任教，成为两名全职教师之一，与数百名亚马逊人志愿者一起分担教学任务。
“每个MLU的学生都必须与他们的经理交谈，并获得批准来这里学习这些东西，”Werness说。“这太棒了，因为当你在教一门课时，最重要的事情是拥有一个完全忠诚的学生基础。”
沃尼斯说，MLU的存在是为了让学生走上一条“漫长而深刻的教育之路”。“它不只是‘输入这五行代码，然后你就能得到一个结果’。我们正试图教会他们这些系统是如何工作的。”
这种方法使MLU能够消除神秘感。“我上世纪80年代大学毕业。那时候，机器学习还不是什么了不起的东西，”亚马逊高级软件工程师吉姆·布伦纳说。“在MLU出现之前，机器学习对我来说就像魔法一样。”
当Brunner作为学生完成了MLU的课程，然后作为一名志愿者助教回来回馈社会后，那些令人费解的事情就消失了。以一种好的方式。“这不是魔法。这是数学问题，”布鲁纳说。
这些话得到了大大的点头同意，并引发了布鲁纳和其他MLU学生之间的热烈讨论。其中一位是埃尔南德斯，他指出，他们正在学习的数学将帮助他们在未来几十年建立、发明和调整许多东西。“我们将成为这个故事的一部分，”她说。
