Alexa奖

Alexa奖是一系列面向大学生的竞赛，旨在加速人工智能领域的发展。参赛团队将通过持续学习、可教人工智能、多模态理解和推理等可推广的方法推进人工智能的几个领域。

通过学生的创新工作，亚马逊Alexa的客户将有新颖的，引人入胜的互动。而且，来自这些客户的即时反馈将帮助学生比以前更快地改进他们的算法。

SocialBot大挑战

最大的挑战集中在创造一个SocialBot上，这是Alexa的一项技能，可以就热门话题和新闻与人类进行连贯而引人入胜的对话。
SimBot挑战

这项挑战的重点是帮助推动下一代虚拟助手的发展，这些虚拟助手将通过不断学习来帮助人类完成现实世界的任务，并获得执行常识推理的能力。
TaskBot挑战

挑战集中在开发代理，帮助客户完成需要多个步骤和决策的复杂任务。这是第一个结合多模式(语音和视觉)客户体验的对话式人工智能挑战。

团队

查看来自世界各地大学的竞争Alexa奖团队，并了解更多关于学生、团队领导和教师顾问的信息。
SMOLAW/smolaw11 - stock.adobe.com

诉讼

参见追求Alexa奖竞赛目标而产生的对话式人工智能研究。
歌曲来源:www.adobe.com

常见问题

在联系你之前，看看我们的常见问题是否涵盖了你的问题。
Alexa技能工具包

团队使用Alexa技能工具包(ASK)构建他们的机器人，这使他们能够在现实环境中不断收到关于他们发明的反馈。

下一个

Alexa Prize TaskBot Challenge Finals

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Alexa奖TaskBot挑战赛决赛

Alexa Prize SocialBot Grand Challenge 4

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Alexa Prize SocialBot Grand Challenge

How to create a compelling Alexa Prize application

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如何创建一个引人注目的Alexa大奖应用程序

Panelists discuss the Alexa Prize during WSDM 2021

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小组成员在WSDM 2021期间讨论Alexa奖

Welcome to the Alexa Prize

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欢迎来到Alexa大奖

Winners of the Alexa Prize SocialBot Grand Challenge 3 discuss their research

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Alexa奖社交机器人大挑战3的获奖者讨论他们的研究

Alexa Prize SocialBot Grand Challenge 3

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Alexa Prize SocialBot Grand Challenge

Understanding conversational AI with Professor Oliver Lemon

现在

与Oliver Lemon教授一起理解对话式AI

Team Gunrock, UC Davis, discuss the Alexa Prize SocialBot Grand Challenge 3

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加州大学戴维斯分校的Gunrock团队讨论Alexa Prize SocialBot Grand Challenge 3

Yoelle Maarek, Alexa Shopping vice president of research and science

现在

约尔·马雷克，Alexa购物研究与科学副总裁

Dilek Hakkani-Tür, Alexa AI senior principal scientist

现在

Dilek hakkani - t r, Alexa AI高级首席科学家

Alexa Prize SocialBot Grand Challenge 2

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Alexa Prize SocialBot Grand Challenge

Alexa Prize SocialBot Grand Challenge 1

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Alexa Prize SocialBot Grand Challenge

Introducing the Alexa Prize

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介绍Alexa大奖

Alexa奖TaskBot挑战赛决赛

Jeff Bezos Amazon Science Shareholder Letter.jpg

我相信梦想家是第一位的，建设者是第二位的。很多做梦的人都是科幻小说作家，他们是艺术家……他们发明了这些想法，它们被归类为不可能的。我们稍后会发现，也许这不是不可能的。一些看似不可能的事情，如果我们以正确的方式工作足够长的时间，有时是几代人，它们就变成了可能。

杰夫·贝佐斯，亚马逊的创始人和执行主席

Alexa奖TaskBot挑战赛2的获胜者宣布

Alexa奖团队

2023年10月3日

来自NOVA科技学院的TWIZ团队获得了50万美元的奖金。

会话的人工智能
Alexa奖SocialBot大挑战5名获奖者揭晓

Alexa奖团队

2023年9月12日

GauchoChat在整体比赛中赢得了25万美元的一等奖;“唧唧”·卡迪纳尔获得科学创新类第一名，奖金25万美元。

会话的人工智能
密歇根大学的SEAGULL赢得了Alexa模拟机器人挑战奖

Alexa奖团队

2023年6月7日

该团队在一项专注于推进下一代虚拟助手的挑战中获得了50万美元的奖金，这些虚拟助手可以通过不断学习来帮助人类完成现实世界的任务。

会话的人工智能

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高级应用科学家LLM/LVM，上下文广告

GB,伦敦

亚马逊广告正在寻找一名高级应用科学家加入其全新的计划，为亚马逊的上下文广告产品提供动力。亚马逊的广告业务增长迅速，规模达数十亿美元，横跨桌面、移动和联网设备;包括亚马逊上的广告和由数十万第三方出版商组成的庞大网络;并扩展到美国、欧盟以及越来越多的国际地区。我们正在寻找一名充满活力，创新和有成就的高级应用科学家，从事机器学习和数据科学倡议，为上下文数据处理和分类提供动力，为我们的上下文广告解决方案提供动力。您是否对分析tb级数据并利用最先进的数据科学和机器学习技术来解决现实世界问题的前景感到兴奋?您是否喜欢拥有高度模糊的业务问题/度量标准，以便为新计划的成功定义前进的道路?作为一名应用科学家，你将发明基于机器学习和人工通用智能的解决方案，为我们的上下文分类技术提供动力。由于这是一个新项目，您将有机会扮演思想领袖的角色，从客户需求出发，深入研究数据以了解问题，概念化和构建算法，并与多个跨职能团队合作。*在高度模糊的环境中设计，原型和测试许多可能的假设，同时利用分析和商业判断。*与软件工程团队合作，将成功的实验集成到大规模、高度复杂的亚马逊生产系统中。*在亚马逊推广实验和应用科学文化。*在管理多个项目的同时能够按时完成任务。*影响并持续改进可持续发展的团队文化，体现了亚马逊的领导原则。关于团队Supply Quality组织的职责是解决亚马逊广告项目的优化问题，确保高质量的广告印象。我们开发先进的算法和基础设施系统，为我们的广告商和出版商优化性能。我们专注于解决计算广告中的各种问题，如上下文数据处理和分类，流量质量预测(机器人和欺诈检测)，安全取证和研究，可见性预测，品牌安全和实验。我们的团队包括分布式计算、机器学习、统计学、优化、文本挖掘、信息理论和大数据系统等领域的专家。我们欢迎应聘者在以下地点之一工作:伦敦，GBR

应用科学家，欧盟InTech消费者选择，欧盟IDQ

ES, M，马德里

在亚马逊，我们致力于成为地球上最以客户为中心的公司。国际技术集团(InTech)拥有亚马逊的先进工程技术的增强和交付给世界上所有不同的客户和文化。我们通过与其他亚马逊技术团队的合作以及我们自己的创新项目来实现这一目标。你将加入工具和机器学习(Tamale)团队。作为InTech的一部分，Tamale致力于使用具有挑战性的机器学习和数据分析解决方案来解决复杂的目录质量问题。你将接触到最前沿的大数据和机器学习技术，以及所有亚马逊目录技术堆栈，你将成为改善我们客户体验的关键努力的一部分，通过解决和防止亚马逊目录中商品的缺陷。我们正在寻找一位充满激情、才华横溢、有创造力的科学家，并具有强大的机器学习背景，以帮助构建行业领先的机器学习解决方案。我们非常重视你代表亚马逊客户解决复杂问题的努力和执着。我们寻找具有多种技能的应用科学家。作为该职位的成功申请者，您将与您的业务伙伴密切合作，以确定创新的机会。您将应用机器学习解决方案来自动化手动流程，扩展现有系统并提高目录数据质量，仅举几例。您将与业务领导、科学家和产品经理一起工作，将业务和功能需求转化为具体的可交付成果，包括高度可伸缩的分布式服务的设计、开发、测试和部署。你将成为由5名科学家和13名工程师组成的团队的一员，致力于大规模解决数据质量问题。您将能够影响团队的科学路线图，为科学卓越设定标准。您将使用最先进的模型，包括图像到文本，法学硕士和GenAI。你的工作将改善欧洲和其他地区数百万日常使用亚马逊的客户的体验。您将有机会对客户产生巨大影响，并在世界上最具创新性的公司之一继续成长。在这个过程中，你会学到很多东西，也会有很多乐趣!该职位将在西班牙马德里工作，我们正在招聘以下地点之一的候选人:马德里，M, ESP

高级研究科学家，卖方增长科学

美国，华盛顿州，西雅图

加入我们，共同发展亚马逊的卖家业务!销售合作伙伴招聘和成功组织是我们商店增长和发展的引擎。我们与业务、产品和工程部门合作，通过全面准确的数据、独特的见解和可操作的建议促进SP的发展，并与wwsp团队合作，推动采用并创建反馈循环。我们坚信，任何有动力的服务提供商都应该能够通过使用我们的规模化、自动化和自助服务工具来发展他们的业务并充分发挥他们的潜力。我们的目标是通过提供工具和见解来加速卖家的成长，使他们能够在选择管理的每个步骤中做出更好、更快的决策。为了实现这一目标，我们提供了既详细又可操作的智能见解，使卖家能够介绍新产品并有效地与客户互动。我们利用广泛的结构化和非结构化数据来生成基于科学的业务洞察。此外，我们以用户友好的格式提供针对个人卖家业务目标的个性化推荐。这些见解和建议被整合到我们的产品中，包括亚马逊品牌分析(ABA)、产品机会探索者(OX)和管理您的增长(MYG)。我们正在寻找一位才华横溢、充满激情的高级研究科学家来领导我们的研究工作，并开发世界一流的统计和机器学习模型。成功的候选人将与产品经理(PM)、用户体验(UX)设计师、工程团队和卖方增长咨询团队密切合作，提供可操作的见解，推动卖方业务的改进。您为卓越的科学设定标准，并做出影响我们构建和集成算法方式的决策。您的解决方案在算法设计、清晰度、模型结构、效率和可扩展性方面堪称典范。你解决本质上困难的问题，获得所需的专业知识。你把复杂的问题分解成简单的解决方案。关于团队卖家成长科学团队旨在提供数据和科学解决方案，以推动卖家成长并创造更好的卖家体验。我们用三个关键主题和两个横向组件来构建我们的科学领域。我们通过识别未实现潜力的机会来发现机会空间，然后生成可操作的分析来识别解锁机会空间的高价值行动(hva)，最后，为卖家提供个性化的增长计划和差异化的待遇，帮助他们实现自己的潜力。我们欢迎应聘者在以下地点之一工作:美国华盛顿州西雅图市

二级数据科学家(ADBL157)

美国，新泽西，纽瓦克

雇主:Audible, Inc.职位:数据科学家II地点:One Washington Park, Newark, NJ, 07102职责:设计和实施可扩展和可靠的方法，以支持或自动化整个业务的决策制定。应用一系列数据科学技术和工具，结合主题专业知识，解决困难的业务问题和解决方案方法不明确的案例。通过构建必要的SQL / ETL查询获取数据。通过访问RedShift和S3 / edX存储系统的各种公司指定接口导入流程。与利益相关者和对应方建立关系，并将模型输出、观察结果和关键绩效指标(kpi)传达给管理层，以开发可持续和可消费的产品。通过检查单变量分布和多变量相互作用，构建适当的转换，以及跟踪异常的来源和含义来探索和分析数据。使用统计建模、数学建模、计量经济学建模、机器学习算法、网络建模、社会网络建模、自然语言处理或遗传算法构建生产就绪模型。根据可选方法、预期和观察到的结果以及其他业务定义的关键性能指标验证模型。在生产的各个阶段实施符合计算需求、准确性和相关ETL过程可靠性评估的模型。职位向纽瓦克，新泽西办公室汇报;然而，从家庭办公室远程办公是允许的。要求:要求拥有统计学、计算机科学、数据科学、机器学习、应用数学、运筹学、经济学或相关领域的硕士学位，加上两(2)年的数据科学家、数据工程师或其他涉及研究和数据分析的职业/职位/职称经验。可以同时获得经验，并且必须包括以下各方面的一(1)年经验:-使用来自多个资源的大型数据集构建统计模型和机器学习模型-与客户，内容或产品数据建模和提取合作-使用SQL或ETL等数据库技术-应用专业建模软件，包括Python, R, SAS, MATLAB或Stata。或者，将接受学士学位和四(4)年的工作经验。多个职位。网上申请:www.amazon.jobs职位代码:ADBL157。我们愿意招聘候选人在以下地点之一工作:美国新泽西州纽瓦克

高级应用科学家，人工通用智能

美国，加州，森尼维尔

通用人工智能(AGI)团队正在寻找一名高技能的高级应用科学家，领导尖端算法的开发和实施，并推动生成式人工智能(GenAI)模型的有效推理。作为一名高级应用科学家，您将在推动GenAI技术的发展方面发挥关键作用，这些技术可以处理亚马逊规模的用例，并对我们的客户体验产生重大影响。主要工作职责-设计和执行实验以评估不同解码算法和模型的性能，并快速迭代以改进结果-开发用于压缩，系统优化和推理的深度学习模型-与工程师和科学家的跨职能团队合作，以识别和解决GenAI中的复杂问题-指导和指导初级科学家和工程师。并为团队的整体成长和发展做出贡献。我们欢迎应聘者在以下地点之一工作:美国华盛顿州贝尔维尤|美国马萨诸塞州波士顿|美国纽约州纽约|美国加利福尼亚州森尼维尔

高级应用科学家，人工通用智能

美国，加州，森尼维尔

通用人工智能(AGI)团队正在寻找一名高技能的高级应用科学家，领导尖端算法的开发和实施，并推动生成式人工智能(GenAI)模型的有效推理。作为一名高级应用科学家，您将在推动GenAI技术的发展方面发挥关键作用，这些技术可以处理亚马逊规模的用例，并对我们的客户体验产生重大影响。主要工作职责-设计和执行实验以评估不同解码算法和模型的性能，并快速迭代以改进结果-开发用于压缩，系统优化和推理的深度学习模型-与工程师和科学家的跨职能团队合作，以识别和解决GenAI中的复杂问题-指导和指导初级科学家和工程师。并为团队的整体成长和发展做出贡献。我们欢迎应聘者在以下地点之一工作:美国华盛顿州贝尔维尤|美国马萨诸塞州波士顿|美国纽约州纽约|美国加利福尼亚州森尼维尔

数据科学家，AppStore质量技术

印度，印度，班加罗尔

Appstore质量技术团队构建工具，使用人工智能和工程技术为亚马逊Appstore用户提供最优质的应用。我们是一支充满干劲、积极参与、反应迅速的专业团队，负责亚马逊应用商店的核心测试和质量基础设施。欢迎加入我们的团队，在我们为客户提供成果的过程中成为历史的一部分。Appstore质量团队的任务是自动化对Appstore应用开发者提交的应用进行所有类型的功能性、非功能性和合规性检查，从而实现在5小时内发布应用的北极星愿景。我们的团队使用各种ML/AI/生成式AI技术来自动检测开发人员提交的图像和文本元数据中的违规行为。我们正在致力于雄心勃勃的人工智能项目，如构建LLM，自动导航移动应用程序，以检测应用程序内部问题和违规行为。我们正在寻找具有优化，机器学习和统计建模/分析背景的创新和技术强大的数据科学家。该职位要求团队成员具有较强的定量建模技能，并能够将优化/统计/机器学习方法应用于复杂的决策问题，数据来自各种数据源。候选人应具有较强的沟通能力，能够与利益相关者密切合作，并将数据驱动的发现转化为可操作的见解。成功的应征者应该是一个积极主动的人，能适应模棱两可的情况，对细节有很强的关注，并有能力在快节奏和不断变化的环境中工作。该职位需要与高级数据科学家、首席工程师和工程团队密切合作，以建立基于机器学习和人工智能的解决方案，以满足我们的北方启动愿景。•使用代码(Python, Scala等)实现统计方法来解决特定的业务问题。•通过开发新的数据源、测试模型增强和微调模型参数来改进现有的方法。•与项目管理、产品管理、软件开发、数据工程和业务领导合作，提供科学支持，并沟通反馈;开发，测试和部署广泛的统计，计量经济学和机器学习模型。•建立面向客户的报告工具，以提供跟踪模型性能和解释差异的见解和指标。•与具有不同技术知识水平的商业客户进行口头和书面沟通，向他们介绍我们的解决方案，并分享见解和建议。•通过持续不断地关注客户的需求，并通过利用技术帮助他们解决问题，从而赢得客户的信任•出色的快速工程技能，对法学硕士，嵌入式，变压器模型有深入的了解。•利用分布式机器学习和统计算法，利用海量数据为我们的客户提供服务关于团队在Appstore中，“我们通过让开发者轻松地交付大量相关应用、游戏和服务，来娱乐和取悦数以亿计的用户。”Appstore团队通过让开发者能够无缝地在亚马逊上发布和管理他们的应用/应用内内容，实现了用户和开发者在设备上的飞跃。它帮助客户在Fire TV、Fire平板电脑和移动设备上发现、购买和参与这些应用程序。我们所使用的技术多种多样，从设备软件到大规模服务，再到面向开发者的高效工具。我们愿意招聘候选人在以下地点之一工作:班加罗尔，KA, IND

量子研究科学家，AWS量子计算中心-材料

美国，加州，帕萨迪纳

亚马逊网络服务(AWS)量子计算中心(CQC)是一个由科学家、工程师和技术人员组成的多学科团队，其使命是开发容错量子计算机。你将加入一个位于加州帕萨迪纳的团队，进行材料研究，以提高量子处理器的性能。我们正在寻找一名量子研究科学家，他将运用他们在材料表征方面的专业知识来优化制造超导量子器件。在这个职位上，您将领导和协助与我们中心的技术路线图相一致的研究项目。您将开发新的想法和设计实验，旨在确定最有前途的材料系统，表征技术和超导电路应用的集成过程。主要工作职责-对超导、半导体和介电薄膜的基本特性进行实验研究-开发和实施薄膜和器件的多技术材料表征工作流程，重点关注表面和界面-与材料团队的其他研究科学家密切合作，开发旨在优化薄膜性能的材料工艺，控制表面化学和形态。确定可以作为超导量子比特和微波谐振器性能可靠代理的材料特性(化学，结构，电子，电气)-将工程和科学发现传达给团队成员，更广泛的CQC，并在适当时在科学期刊上发表研究结果AWS效用计算(UC)提供产品创新的一天-从亚马逊的简单存储服务(S3)和亚马逊弹性计算云(EC2)等基础服务，到不断发布新产品创新，继续将AWS的服务和功能在行业中脱颖而出。作为UC组织的一员，您将支持AWS中计算、数据库、存储、物联网(Iot)、平台和生产力应用程序服务的开发和管理，包括为需要专门的云服务安全解决方案的客户提供支持。多样化的体验AWS重视多样化的体验。即使你不符合职位描述中列出的所有资格和技能，我们也鼓励候选人申请。如果你的职业生涯刚刚开始，没有遵循传统的道路，或者包括不同的经验，不要让它阻止你申请。为什么AWS ?亚马逊网络服务(AWS)是世界上最全面、应用最广泛的云平台。我们是云计算的先驱，从未停止创新——这就是为什么从最成功的初创企业到全球500强企业的客户都信任我们强大的产品和服务套件，为他们的业务提供动力。在AWS，学习和好奇是我们的天性。我们的员工领导的亲和团体培养了一种包容的文化，使我们能够为我们的差异感到自豪。正在进行的活动和学习经验，包括我们的种族和民族对话(CORE)和亚马逊(性别多样性)会议，激励我们永远不要停止拥抱我们的独特性。我们不断提高绩效标准，努力成为全球最佳雇主。这就是为什么你会在这里找到无尽的知识共享、指导和其他职业发展资源，帮助你发展成为一个更全面的专业人士。工作与生活的平衡我们重视工作与生活的和谐。在工作上取得成功绝不能以牺牲家庭为代价，这就是为什么我们努力将灵活性作为我们工作文化的一部分。当我们在工作场所和家庭中感受到支持时，没有什么是我们不能在云上实现的。我们重视创新，并认识到这有时需要不间断的时间来专注于构建。我们也重视面对面的合作和时间。我们的团队为员工提供了每天在办公室工作的选择，或者在我们美国亚马逊办公室附近的一个灵活的混合工作模式中工作。关于团队我们的团队致力于制造处理器和其他能够实现量子计算技术的硬件。要做到这一点，就必须开发出适合超导电路的材料。材料团队的研究科学家和工程师操作沉积和表征系统，以开发和优化用于这些设备的薄膜工艺。他们与其他研究科学家和工程师一起工作，帮助为量子计算实验提供制造设备。我们开放招聘候选人在以下地点之一工作:帕萨迪纳，加州，美国

机器学习工程师，企业工程

美国，华盛顿州，西雅图

你有多少次机会成为一个团队的早期成员，这个团队的任务是通过颠覆性的、创新的技术来解决巨大的客户需求，重塑一个行业?你会将机器学习应用于大数据问题吗?您是否对分析和建模解决现实世界问题的tb级数据感到兴奋?我们热爱数据，并且拥有大量数据。我们正在寻找一位能够使用机器学习和统计技术的工程师，为重要的、有争议的、未解决的问题创造解决方案。我们正致力于革新亚马逊人的工作和合作方式。我们的团队的使命是通过先进的生成式人工智能技术的力量来改变生产力。为了实现这一使命，我们正在寻找一名积极进取的机器学习工程师加入我们的团队。成功的候选人将负责开发、实施和优化机器学习模型，以推动我们的生成式人工智能计划。这个职位需要与数据科学家、软件工程师和UX/UI设计师密切合作，创建一个无缝的、上下文感知的人工智能解决方案，提高亚马逊内部各种用户角色的生产力。您将加入一个具有高度进取心、合作精神和爱好乐趣的团队，并具有创业精神和行动倾向。这个职位将挑战你以不同的方式思考，磨练你的技能，并进行大规模的创新。我们正在寻找的工程师既要痴迷于技术细节，又要通过不断学习和打造正确的产品来取悦客户。你们将帮助开创广告业的未来。编程语言:精通Python，包括TensorFlow、PyTorch和scikit-learn等库。有R或Java经验者优先。-机器学习和人工智能:对机器学习算法和框架有深刻的理解。-具有自然语言处理(NLP)技术和模型的经验。熟悉强化学习及其应用。-有监督和无监督学习方法的知识。-数据预处理和分析:具有数据清理、规范化和转换方面的专业知识。能够进行特征工程和选择。熟练掌握数据分析工具和技术。-模型开发和评估:有开发、培训和微调机器学习模型的经验。了解模型评估指标，如准确性、精密度、召回率、f1分数和AUC-ROC。熟悉交叉验证技术。-大数据技术:具有大数据工具和框架(如Hadoop, Spark或Kafka)的经验。熟练处理大型数据集和优化数据管道。API和微服务开发:有开发和部署RESTful API的经验。熟悉微服务架构和相关技术。-云平台:有AWS等云平台经验。熟练使用基于云的机器学习和数据存储服务。-安全和隐私:了解数据隐私法规和最佳实践。具有数据匿名化技术和安全数据处理经验。主要工作职责模型开发:设计、开发和实现机器学习模型，特别关注自然语言处理(NLP)和强化学习技术。2. 数据预处理:执行数据清洗、规范化和特征工程，为模型训练准备数据集。3. 模型训练:训练和微调机器学习模型，以达到高精度和鲁棒性。4. 集成:与软件工程团队合作，将ML模型集成到与Amazon GenAI产品接口的中间件中。5. 性能评估:使用交叉验证和各种性能指标(如精度、召回率、F1-score)来评估模型性能并确保其可靠性。6. 持续改进:实施强化学习策略，确保AI系统从用户交互中不断学习和改进。7. 协作:与数据科学家、软件工程师和UX/UI设计人员协作，确保模型满足用户需求，并与现有工具无缝集成。8. 文档化:文档化模型架构、培训过程和评估结果，以确保透明度和可再现性。我们欢迎应聘者在以下地点之一工作:美国华盛顿州西雅图市

高级应用科学家，消防电视科学部

美国，加州，森尼维尔

帮助重塑数百万人看电视的方式!Fire TV仍然是美国最畅销的流媒体播放器。我们的目标是成为提供家庭内外娱乐的全球领导者，为客户提供最广泛的内容、设备和体验选择。我们的科学团队致力于推荐系统、信息检索、机器学习和自然语言理解的交叉领域。我们利用所有这些领域的技术来创建新颖的算法，使我们的客户能够在正确的时间接触到正确的内容。我们的工作直接有助于使我们的设备使用愉快和不可或缺的家庭。主要工作职责-推动应用机器学习技术的新举措，以改进我们的推荐，搜索和实体匹配算法-对大型数据集进行实际数据分析和建模，以开发增加设备使用和客户体验的见解-设计和运行A/B实验-与产品经理和软件工程师密切合作，设计实验并实施端到端解决方案-设置和监控警报，以检测异常数据模式，并执行根本原因分析，以解释和解决这些问题-成为亚马逊机器学习社区的一员，参加内部和外部meetup;黑客马拉松和会议-帮助吸引和招募技术人才;我们正在招聘候选人在以下地点之一工作:森尼维尔，加州，美国