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描述
加入亚马逊外部履行 (EF) 组织中的精英分析团队，担任数据科学家，与高级商业智能工程师和其他数据科学家合作，解决亚马逊供应链面临的一些最复杂和模糊的挑战。作为这个高影响力团队的一部分，您将应用复杂的统计方法和机器学习方法，解码以前未解决的运营难题。这个角色结合了先进的定量专业知识和创新问题解决能力，将未定义的挑战转变为结构化的数据驱动解决方案。
与您的 BIE 合作伙伴密切合作，他们将构建强大的数据基础设施来支持您的模型，您将开发复杂的分析解决方案，推动我们履行网络中的数百万美元决策。您将有自由探索先进的统计和机器学习技术，同时对亚马逊最具战略性的供应链计划有直接的可见性和影响。
主要工作职责
• 设计和实施复杂的统计和机器学习模型，以解决复杂的供应链问题
• 与 BIE 合作，定义数据需求，并确保模型开发的最佳数据架构
• 应用一系列数据科学方法，对解决方案方法不明确的案例进行分析
• 通过严格的统计测试和实验开发和验证假设
• 创建可扩展的算法，可在我们的履行网络中部署
• 构建预测模型，以优化运营决策
• 向技术和非技术利益相关者传达复杂的分析结果
• 参与数据发现计划，发现新的商业机会
• 为团队的科学战略和方法论做出贡献
日常工作
您的早晨可能会与您的 BIE 合作伙伴合作，定义新网络优化模型的数据需求。然后，您将开发和测试识别运营低效的统计方法，与业务利益相关者密切合作以验证您的发现。到下午，您可能会为需求预测原型机器学习模型，随后向领导层展示您的方法和结果。您将以与您的团队共同头脑风暴解决复杂供应链挑战的新方法结束一天的工作。
关于团队
EF 数据团队是一个关键的多面向团队，提供端到端的数据支持、分析和创新的数据驱动解决方案，涵盖 EF 的五个关键业务领域：运营、商业增长、业务优化、运营卓越和产品开发。该团队由专注于高级分析和管道开发的商业智能工程师 (BIE)、致力于构建特定领域工具和报告的商业分析师 (BA) 以及构建预测模型的数据科学家组成，采取深思熟虑的协作方式开展工作。他们培养一种重视学习、坦诚和积极鼓励的文化，确保对问题陈述、成功指标和预期交付物的清晰沟通和共同理解。团队致力于保持高标准的卓越，投入必要的时间和资源，生产可以在不断增长的 EF 组织中利用的可靠、可扩展的数据解决方案。他们优先处理能够深入高影响力商业挑战根源的工作，简化数据访问，开发自助分析工具，并不断扩展他们的分析能力，以更好地服务于利益相关者。
基本资格
• 2年以上数据科学家经验
• 3年以上数据查询语言（例如 SQL）、脚本语言（例如 Python）或统计/数学软件（例如 R、SAS、Matlab 等）经验
• 3年以上机器学习/统计建模数据分析工具和技术，以及影响其性能的参数经验
• 在应用环境中应用理论模型的经验
优先资格
• 具有 Python、Perl 或其他脚本语言的经验
• 在大型科技公司担任 ML 或数据科学家职位的经验
亚马逊是一个平等机会的雇主，不会因受保护的退伍军人身份、残疾或其他法律保护身份而歧视。
我们包容的文化使亚马逊员工能够为客户提供最佳结果。如果您有残疾并在申请和招聘过程中需要工作场所的便利或调整，包括面试或入职过程的支持，请访问 https://amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations 以获取更多信息。如果您申请的国家/地区未列出，请联系您的招聘合作伙伴。
我们的薪酬反映了美国多个地理市场的劳动成本。该职位的基础薪资范围为每年 125,500 美元（在我们最低的地理市场）到每年 212,800 美元（在我们最高的地理市场）。薪资基于多个因素，包括市场地点，并可能根据与工作相关的知识、技能和经验而有所不同。亚马逊是一家全面补偿公司。根据所提供的职位，可能会提供股权、签约奖金和其他形式的补偿，作为总补偿包的一部分，此外还提供全方位的医疗、财务和/或其他福利。有关更多信息，请访问 https://www.aboutamazon.com/workplace/employee-benefits 。该职位将保持发布状态，直到填满。申请者应通过我们的内部或外部职业网站申请。
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纽约