职位描述：作为机器学习工程师，您将与科学团队紧密合作，将研究成果转化为生产应用。该职位结合了工程知识、技术实力和产品导向，涉及实施新颖的机器学习系统、产品集成以及性能优化。您将与其他工程师和科学家一起开发和实施新颖、可扩展的算法和建模技术，以推动强化学习与优化交叉领域的技术进步。
主要职责：
• 与应用科学家紧密合作，处理从机器学习代码和数据管理到机器学习模型的训练和部署等任务。
• 负责在生产环境中开发和运营解决方案。
• 研究和开发稳定性和优化，以持续提高训练关键绩效指标，如正常运行时间、吞吐量和有效数据传输。
• 与软件工程团队合作，将训练改进的运营化和规模化应用于实验和生产工作负载。
• 与我们的科学家协同设计模型实验过程和框架。
所需技能和资格：
- 3年以上机器学习、统计建模、数据挖掘和分析技术的经验。
- 2年以上非实习的设计或架构（设计模式、可靠性和扩展性）新旧系统的经验。
- 至少精通一种软件编程语言。
优先资格：
- 计算机科学学士学位或同等学历。
- 具有机器学习库和深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）的经验。
- 具有Apache Spark和亚马逊AWS平台（如SageMaker、Redshift、EMR、Glue、Step Functions、Lambda、Batch等）的经验。
福利：
我们提供包容性的团队文化，通过创新福利、年度会议和亚马逊的16项领导原则，促进好奇心、多样化视角、信任和包容性。
日常工作：
您将设计、开发和评估高度创新的强化学习模型，以解决复杂的业务问题。您还将为大规模数据分析、模型开发、验证和实施创建可扩展、高效和自动化的流程。
我们的团队采用敏捷方法，专注于测试自动化和持续部署。 
纽约