Científico Aplicado, EU INTech Consumer Selection Discovery, NintAI en Madrid

La organización EU International Technology (EU INTech) de Amazon está creando nuevas formas para que los clientes descubran productos a través de experiencias de cliente innovadoras. Somos un equipo exclusivamente científico dentro de EU INTech, responsable de diseñar y desarrollar soluciones científicas de IA/ML que den soporte a las necesidades de negocio en todas las experiencias de búsqueda y descubrimiento globales de Amazon. Nuestra misión es facilitar la navegación de Amazon a los clientes de todo el mundo. Logramos esto a través de dos pilares estratégicos: hacer que la navegación de Amazon sea más visual y mejorar la navegación de Amazon con herramientas de descubrimiento más inspiradoras y una navegación más precisa.

Para apoyar esta visión, construimos y desplegamos modelos de IA/ML que muestran el contenido más relevante a cientos de millones de clientes de Amazon en todo el mundo. Nuestro equipo está compuesto por Applied Scientists y colaboramos con otros equipos, trabajando junto a ML Engineers, Software Developers, Product Managers, Technical Product Managers y UX Designers. Estamos ubicados en el Madrid Technical Hub.

Buscamos Applied Scientists apasionados por resolver problemas altamente ambiguos y desafiantes a escala global. Este es un rol de ciencia aplicada práctico y de extremo a extremo (end-to-end) donde serás responsable de todo el ciclo de vida de las soluciones científicas, desde el análisis de problemas de negocio y el diseño del plan científico, pasando por el desarrollo y la experimentación, hasta el despliegue en producción. Buscamos expertos en IA/ML con conocimientos en ranking, visión artificial, sistemas de recomendación, búsqueda y diseño de la experiencia del cliente.

Responsabilidades clave del puesto

• Analizar problemas de negocio complejos y traducirlos en planes científicos bien definidos con hitos y criterios de éxito claros

• Diseñar, desarrollar y entregar modelos de ML/AI de extremo a extremo — desde la investigación y el prototipado hasta los sistemas de producción a escala de Amazon, extendiendo las soluciones más allá del estado del arte

• Trabajar con modelos de vanguardia en visión artificial, ranking e IA generativa para potenciar nuevas experiencias de cliente a nivel mundial

• Asumir los principales desafíos científicos del equipo, impulsando soluciones desde la ideación, pasando por la experimentación, hasta el despliegue en producción

• Colaborar con diversos roles y equipos asociados en todo el mundo para ofrecer soluciones integradas

• Influir en la dirección científica y en las mejores prácticas en todo el equipo

• Mantener altos estándares de calidad en los entregables del equipo

• Contribuir a expandir el estado del arte en visión artificial, ranking y GenAI a través de publicaciones e intercambio de conocimientos internos

Lo que hace que este rol sea único:

• Responsabilidad de extremo a extremo – Analizarás problemas de negocio, los mapearás en planes científicos y diseñarás y desarrollarás soluciones desde la ideación hasta la producción. Somos responsables de todo el ciclo de vida científico.

• Ciencia aplicada con un enfoque de investigación – Aunque nuestro objetivo es ofrecer soluciones de ciencia aplicada que generen un impacto de negocio mensurable, nuestro equipo impulsa activamente el estado del arte en áreas como la visión artificial y la IA Generativa.

• Ejecución práctica – Necesitamos científicos que se sientan cómodos construyendo, experimentando y lanzando productos.

• Un científico capaz de analizar de forma independiente cualquier problema de negocio y diseñar un enfoque científico riguroso para resolverlo

• Sólidas habilidades de ingeniería prácticas — construyes y lanzas, no solo teorizas

• Profundo conocimiento en uno o más de los siguientes campos: visión artificial, IA generativa, sistemas de recomendación, ranking o NLP

• Experiencia llevando modelos de ML desde la investigación a la producción a escala

• Comodidad con la ambigüedad y capacidad para estructurar problemas complejos y no definidos

• Pasión por la innovación centrada en el cliente y el impacto mensurable

• Gran capacidad de comunicación, capaz de adaptar el mensaje desde una audiencia científica hacia ingeniería o liderazgo