Amazon
Senior Data Scientist, Japan Transportation Engineering & Analytics
Amazon, Seattle, Washington, us, 98127
Senior Data Scientist, Japan Transportation Engineering & Analytics
急成長する組織で、データサイエンス・アルゴリズムのスキルを武器に物流に変革を起こしませんか？ アマゾンジャパン トランスポーテーション部門では、Data ScientistやData EngineerのチームをLeadし、Businessに必要な機械学習/Heuristicモデル・ソリューションの構築を主導するSenior Data Scientistを募集します。
当社は日本最大級のEコマースモールを運営しています。「地球上で最もお客様を大切にする企業になること」を企業理念に掲げ、お客様が欲しい商品を欲しい時に最速のお届けでお買い物出来るようなネットワークの構築を行っています。遅延なく商品を入荷しお客様に幅広いセレクションを提供し、お約束通りに商品をお届けすることはサービスの根幹ですが、物流・小売業界を取り巻く環境は日々変化しています。常に変化する状況にあってもお客様のために常に高いサービス品質を提供することは、当社の競争力に必要不可欠な要素です。
Amazon Japanの成長に伴って拡大を続けるサプライチェーンは日々複雑性を増しており、Business Operationの効率化・可視化・意思決定の質の向上が求められています。AWSやAmazon 独自のToolを使って、これらのチャレンジに対して最適なモデル・ソリューションを提供するチームをリードするEngineerを募集しています。
Key job responsibilities
複雑でBusiness Impactの大きな課題に対するモデル・ソリューションを提供します。アーキテクチャレベルから設計し、必要に応じて他のエンジニアリングチームと協力して行います。
People Managementを除くTech Leading・Project Leading・Team Leadingを行います。Scrumプロセスに基づき、チームの優先順位を設定し、顧客やステークホルダーと効果的に連携する必要があります。Managerとともにロードマップを確立し、ビジネスニーズを満たすソリューションを提供します。
エンジニアリング上の基準(正確性、効率性など)や運用上の基準(品質、一貫性、信頼性など)を確立するためのメカニズムをManagerとともに構築します。
チームの進捗状況、データ/ソリューションの品質、エンジニアリング/運用の状況を測定する指標をManagerとともに定義します。
戦略的に考え、トレードオフを行う必要があります。あなたの決定は、組織のインフラストラクチャ(リソースやコストを含む)に影響を与えます。
アイデアを効果的に伝える必要があり、あらゆるタイプのステークホルダーに対して口頭および文章で伝えることが出来ます。戦略的な文書を作成します。
限られたガイダンスの下で、プロジェクトをリードする必要があります。
A day in the life
10:00 出勤。自分がLeadしているプロジェクトのコードを書く
10:30 同僚が実装した新しいMLOpsツールの説明を受ける。前から欲しかったInput Feature Validation機能がついており感動
11:00 プロジェクトメンバーと一緒にHyper Parameter Tuningのコードを設計。Notebookで実行し、午前中の仕事は終了
12:00 ランチ。今週の週替わりメニューのタンドリーチキンを初めて食べてみる。エキゾチック！
13:30 Scrum Daily Meeting。同僚の進捗を確認しつつ情報交換。Lossの改良に別プロジェクトの知見が使えそう
14:00 Biz sideとフラッシュディスカッション。実装アイデアについて目線合わせ
14:30 肩が凝ったので会社でマッサージの施術を受ける。最高
15:00 一旦退社。残りは家で
16:00 Hyper Parameter tuneの結果を確認。Bayesでよさそうだけど、探索空間は要検討。いったん大域探索のために分散並列処理をDEと一緒に書く
18:00 明日のProject Weeklyの準備。各メンバーの進捗をSlackで確認し、事前にアドバイスをいくつか提供。Notebookに作ってくれたFigureを保存
18:30 コードレビュー。コメントをいくつか付けてApprove
19:30 お仕事終了
About the team 弊チームはData Scienceソリューションを提供しており、主なミッションは以下の3つです。
1: 幹線輸送情報を包括的に管理・分析するための、大規模なData Martの改修・維持管理
2: 上記1のデータを利用した機械学習・最適化系アルゴリズムソリューションの提供
3: 上記1のデータを利用したBusiness Insight導出用のData Pipeline・Dashboardソリューションの提供
特に2の領域についてはニーズが高まっており、開発を加速しています。一例を挙げると、件数ベースで新たな開発ニーズの80%を占めるとともに、Business Impactも従来のプロジェクトにくらべ非常に大きくなっています。機械学習系のソリューションは提供開始からまだ1年が経過したばかりですが、非常に期待を集めている成長著しい領域となります。
Basic Qualifications
Bachelor's degree
5+ years of data querying languages (e.g. SQL), scripting languages (e.g. Python) or statistical/mathematical software (e.g. R, SAS, Matlab, etc.) experience
4+ years of data scientist experience
Practical knowledge of machine learning model and solution development, as well as the ability to implement them (e.g., data preprocessing, base model selection, architecture design, hyperparameter tuning, MLOps).
Business Level Japanese or English
Preferred Qualifications
Experience as a leader and mentor on a data science team
Experience managing data pipelines
2+ years of data visualization using AWS QuickSight, Tableau, R Shiny, etc. experience
Master's degree in a quantitative field such as statistics, mathematics, data science, business analytics, economics, finance, engineering, or computer science
Experience of Optimization such as genetic algorithm, BEAM search, gradient method, Bayesian
Experience of Graph algorithm such as DFS, BFS, Dijkstra, Maximum Flow, Route Planning, Delivery Planning, Dynamic Programming
Business Level English
Our inclusive culture empowers Amazonians to deliver the best results for our customers. If you have a disability and need a workplace accommodation or adjustment during the application and hiring process, including support for the interview or onboarding process, please visit https://amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations for more information. If the country/region you’re applying in isn’t listed, please contact your Recruiting Partner.
Amazon is an equal opportunity employer and does not discriminate on the basis of protected veteran status, disability, or other legally protected status.
#J-18808-Ljbffr
当社は日本最大級のEコマースモールを運営しています。「地球上で最もお客様を大切にする企業になること」を企業理念に掲げ、お客様が欲しい商品を欲しい時に最速のお届けでお買い物出来るようなネットワークの構築を行っています。遅延なく商品を入荷しお客様に幅広いセレクションを提供し、お約束通りに商品をお届けすることはサービスの根幹ですが、物流・小売業界を取り巻く環境は日々変化しています。常に変化する状況にあってもお客様のために常に高いサービス品質を提供することは、当社の競争力に必要不可欠な要素です。
Amazon Japanの成長に伴って拡大を続けるサプライチェーンは日々複雑性を増しており、Business Operationの効率化・可視化・意思決定の質の向上が求められています。AWSやAmazon 独自のToolを使って、これらのチャレンジに対して最適なモデル・ソリューションを提供するチームをリードするEngineerを募集しています。
Key job responsibilities
複雑でBusiness Impactの大きな課題に対するモデル・ソリューションを提供します。アーキテクチャレベルから設計し、必要に応じて他のエンジニアリングチームと協力して行います。
People Managementを除くTech Leading・Project Leading・Team Leadingを行います。Scrumプロセスに基づき、チームの優先順位を設定し、顧客やステークホルダーと効果的に連携する必要があります。Managerとともにロードマップを確立し、ビジネスニーズを満たすソリューションを提供します。
エンジニアリング上の基準(正確性、効率性など)や運用上の基準(品質、一貫性、信頼性など)を確立するためのメカニズムをManagerとともに構築します。
チームの進捗状況、データ/ソリューションの品質、エンジニアリング/運用の状況を測定する指標をManagerとともに定義します。
戦略的に考え、トレードオフを行う必要があります。あなたの決定は、組織のインフラストラクチャ(リソースやコストを含む)に影響を与えます。
アイデアを効果的に伝える必要があり、あらゆるタイプのステークホルダーに対して口頭および文章で伝えることが出来ます。戦略的な文書を作成します。
限られたガイダンスの下で、プロジェクトをリードする必要があります。
A day in the life
10:00 出勤。自分がLeadしているプロジェクトのコードを書く
10:30 同僚が実装した新しいMLOpsツールの説明を受ける。前から欲しかったInput Feature Validation機能がついており感動
11:00 プロジェクトメンバーと一緒にHyper Parameter Tuningのコードを設計。Notebookで実行し、午前中の仕事は終了
12:00 ランチ。今週の週替わりメニューのタンドリーチキンを初めて食べてみる。エキゾチック！
13:30 Scrum Daily Meeting。同僚の進捗を確認しつつ情報交換。Lossの改良に別プロジェクトの知見が使えそう
14:00 Biz sideとフラッシュディスカッション。実装アイデアについて目線合わせ
14:30 肩が凝ったので会社でマッサージの施術を受ける。最高
15:00 一旦退社。残りは家で
16:00 Hyper Parameter tuneの結果を確認。Bayesでよさそうだけど、探索空間は要検討。いったん大域探索のために分散並列処理をDEと一緒に書く
18:00 明日のProject Weeklyの準備。各メンバーの進捗をSlackで確認し、事前にアドバイスをいくつか提供。Notebookに作ってくれたFigureを保存
18:30 コードレビュー。コメントをいくつか付けてApprove
19:30 お仕事終了
About the team 弊チームはData Scienceソリューションを提供しており、主なミッションは以下の3つです。
1: 幹線輸送情報を包括的に管理・分析するための、大規模なData Martの改修・維持管理
2: 上記1のデータを利用した機械学習・最適化系アルゴリズムソリューションの提供
3: 上記1のデータを利用したBusiness Insight導出用のData Pipeline・Dashboardソリューションの提供
特に2の領域についてはニーズが高まっており、開発を加速しています。一例を挙げると、件数ベースで新たな開発ニーズの80%を占めるとともに、Business Impactも従来のプロジェクトにくらべ非常に大きくなっています。機械学習系のソリューションは提供開始からまだ1年が経過したばかりですが、非常に期待を集めている成長著しい領域となります。
Basic Qualifications
Bachelor's degree
5+ years of data querying languages (e.g. SQL), scripting languages (e.g. Python) or statistical/mathematical software (e.g. R, SAS, Matlab, etc.) experience
4+ years of data scientist experience
Practical knowledge of machine learning model and solution development, as well as the ability to implement them (e.g., data preprocessing, base model selection, architecture design, hyperparameter tuning, MLOps).
Business Level Japanese or English
Preferred Qualifications
Experience as a leader and mentor on a data science team
Experience managing data pipelines
2+ years of data visualization using AWS QuickSight, Tableau, R Shiny, etc. experience
Master's degree in a quantitative field such as statistics, mathematics, data science, business analytics, economics, finance, engineering, or computer science
Experience of Optimization such as genetic algorithm, BEAM search, gradient method, Bayesian
Experience of Graph algorithm such as DFS, BFS, Dijkstra, Maximum Flow, Route Planning, Delivery Planning, Dynamic Programming
Business Level English
Our inclusive culture empowers Amazonians to deliver the best results for our customers. If you have a disability and need a workplace accommodation or adjustment during the application and hiring process, including support for the interview or onboarding process, please visit https://amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations for more information. If the country/region you’re applying in isn’t listed, please contact your Recruiting Partner.
Amazon is an equal opportunity employer and does not discriminate on the basis of protected veteran status, disability, or other legally protected status.
#J-18808-Ljbffr