ML Engineer
Tokyo, JPN
Amazon.com
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Job summary
Amazon Web Services (AWS)では、お客様やパートナーとの重要な業務でコラボレーションするために、高度な技術力を持つデータ・機械学習エンジニアを募集しています。プロフェッショナルサービスのコンサルタントは、効果測定、技術検証のPoCプロジェクト、テクニカルワークショップ、実装サポートなどのモデル開発からシステム化のご支援をします。プロフェッショナルサービスは、機械学習、データ分析のソリューションに注力しています。
この役割では、パートナーや顧客と連携し、Amazon Kinesis、AWS Glue、Amazon Redshift、Amazon EMR、Amazon Athena、Amazon SageMakerなどのAWSサービスを活用して、顧客やパートナーがデータをからインサイトを発掘し、それをビジネスに活用していく支援をしていきます。
AWS Professional Servicesは、お客様やパートナーのために様々なプロジェクトに携わり、お客様エンゲージメントで蓄積した知見や経験を活かして、お客様の成功を追求しています。私たちのチームは、AWSの組織全体で協力して、プロダクトチームや海外のプロフェッショナルサービスームと連携し、適切なソリューションおよび海外事例を含めたベストプラクティスをお客様に提供し、お客様のニーズに基づいたテクニカルイノベーションを推進しています。
また、ホワイトペーパーを作成したり、ブログを書いたり、デモを作ったり、顧客が再利用できるアセットを作ったりする機会もあります。最も重要なことは、当社のソリューションアーキテクト、データサイエンティスト、サービスエンジニアリングチームと密接に連携することです。
Amazon Kinesis、Apache Kafka、Apache Spark、Amazon SageMaker、Amazon EMR、NoSQL技術などのサードパーティのサービス利用に関する深い知識を活かした設計・開発・運用の経験をお持ちの方が理想です。
お客様にコンサルティングする役割です。必要に応じてお客様先に出張し、技術コンサルティングのサービスを提供していただきます。
· コンピュータサイエンス、エンジニアリング、数学、または関連分野の学士、または同等の専門職の経験
· データプラットフォームの導入経験5年以上
· Kinesis、Kafka、Spark、または類似の実装の実装とパフォーマンスチューニングの実務経験2年以上
· データまたは機械学習パイプライン構築の実務経験
· 1つ以上の関連ツール(Flink、Spark、Sqoop、Flume、Kafka、Amazon Kinesis)を使用した経験
· 1つ以上のプログラミング言語(Java、JavaScript、Pythonなど)でのソフトウェアコード開発経験
· 機械学習の概念に精通している
· 大規模データサイエンス/データアナリティクスプロジェクトでの実務経験
· AWS、Hadoop、Spark、Spark SQL、MLib、Storm/Samzaなどの技術の実務経験。
· 様々な分散コンピューティング、エンタープライズ環境でのAWSサービスの導入経験。
· TensorFlow、PyTorch、MxNet Caffe、Kerasなどの最新の分散型機械学習・ディープラーニングフレームワークのうち少なくとも1つの経験があること。
· 大規模な機械学習基盤を構築し、お客様の分析に関するプロジェクトを成功した経験。
· システムアーキテクチャを定義し、技術的な実現可能性のトレードオフを検討した経験をお持ちの方。
· クラウドソフトウェアサービスの開発経験2年以上、スケーラビリティ、パフォーマンス、信頼性を考慮した設計を理解していること。
· アプリケーションやインタラクションの方法論をプロトタイプ化し、評価するスキルをお持ちの方。
· AWSのテクノロジースタックの経験をお持ちの方。
· 複雑な技術情報を明確かつ簡潔な方法で様々な聴衆に提示する能力を備えた、書面および口頭での技術的なコミュニケーション能力を有していること。
Amazon は男女雇用機会均等法を順守しています。人種、 出身国、性別、性的指向、障がい、年齢、その他の属性によって差別することなく、平等に採用選考の機会を提供しています。障がいをお持ちの方は、以下をご覧ください。https://www.amazon.jobs/en/disability/jp/
#aws-jp-proserv-ap
#AWSJapan
Please check the website below for measures to eliminate unwanted second-hand smoking in each facility:
https://www.amazon.jobs/en/landing_pages/passivesmoking
就業の場所における受動喫煙を防止するための措置に関する事項については、下記リンク先をご覧ください。
https://www.amazon.jobs/jp/landing_pages/passivesmoking
The salary information will be provided individually prior to the 1st interview.
賃金に関する条件は、1回目の面接時までに個別に通知します。
Amazon Web Services (AWS)では、お客様やパートナーとの重要な業務でコラボレーションするために、高度な技術力を持つデータ・機械学習エンジニアを募集しています。プロフェッショナルサービスのコンサルタントは、効果測定、技術検証のPoCプロジェクト、テクニカルワークショップ、実装サポートなどのモデル開発からシステム化のご支援をします。プロフェッショナルサービスは、機械学習、データ分析のソリューションに注力しています。
この役割では、パートナーや顧客と連携し、Amazon Kinesis、AWS Glue、Amazon Redshift、Amazon EMR、Amazon Athena、Amazon SageMakerなどのAWSサービスを活用して、顧客やパートナーがデータをからインサイトを発掘し、それをビジネスに活用していく支援をしていきます。
AWS Professional Servicesは、お客様やパートナーのために様々なプロジェクトに携わり、お客様エンゲージメントで蓄積した知見や経験を活かして、お客様の成功を追求しています。私たちのチームは、AWSの組織全体で協力して、プロダクトチームや海外のプロフェッショナルサービスームと連携し、適切なソリューションおよび海外事例を含めたベストプラクティスをお客様に提供し、お客様のニーズに基づいたテクニカルイノベーションを推進しています。
また、ホワイトペーパーを作成したり、ブログを書いたり、デモを作ったり、顧客が再利用できるアセットを作ったりする機会もあります。最も重要なことは、当社のソリューションアーキテクト、データサイエンティスト、サービスエンジニアリングチームと密接に連携することです。
Amazon Kinesis、Apache Kafka、Apache Spark、Amazon SageMaker、Amazon EMR、NoSQL技術などのサードパーティのサービス利用に関する深い知識を活かした設計・開発・運用の経験をお持ちの方が理想です。
お客様にコンサルティングする役割です。必要に応じてお客様先に出張し、技術コンサルティングのサービスを提供していただきます。
Basic Qualifications
· コンピュータサイエンス、エンジニアリング、数学、または関連分野の学士、または同等の専門職の経験
· データプラットフォームの導入経験5年以上
· Kinesis、Kafka、Spark、または類似の実装の実装とパフォーマンスチューニングの実務経験2年以上
· データまたは機械学習パイプライン構築の実務経験
· 1つ以上の関連ツール(Flink、Spark、Sqoop、Flume、Kafka、Amazon Kinesis)を使用した経験
· 1つ以上のプログラミング言語(Java、JavaScript、Pythonなど)でのソフトウェアコード開発経験
Preferred Qualifications
· コンピュータサイエンス、物理学、工学、数学の修士号または博士号をお持ちの方。· 機械学習の概念に精通している
· 大規模データサイエンス/データアナリティクスプロジェクトでの実務経験
· AWS、Hadoop、Spark、Spark SQL、MLib、Storm/Samzaなどの技術の実務経験。
· 様々な分散コンピューティング、エンタープライズ環境でのAWSサービスの導入経験。
· TensorFlow、PyTorch、MxNet Caffe、Kerasなどの最新の分散型機械学習・ディープラーニングフレームワークのうち少なくとも1つの経験があること。
· 大規模な機械学習基盤を構築し、お客様の分析に関するプロジェクトを成功した経験。
· システムアーキテクチャを定義し、技術的な実現可能性のトレードオフを検討した経験をお持ちの方。
· クラウドソフトウェアサービスの開発経験2年以上、スケーラビリティ、パフォーマンス、信頼性を考慮した設計を理解していること。
· アプリケーションやインタラクションの方法論をプロトタイプ化し、評価するスキルをお持ちの方。
· AWSのテクノロジースタックの経験をお持ちの方。
· 複雑な技術情報を明確かつ簡潔な方法で様々な聴衆に提示する能力を備えた、書面および口頭での技術的なコミュニケーション能力を有していること。
Amazon は男女雇用機会均等法を順守しています。人種、 出身国、性別、性的指向、障がい、年齢、その他の属性によって差別することなく、平等に採用選考の機会を提供しています。障がいをお持ちの方は、以下をご覧ください。https://www.amazon.jobs/en/disability/jp/
#aws-jp-proserv-ap
#AWSJapan
Please check the website below for measures to eliminate unwanted second-hand smoking in each facility:
https://www.amazon.jobs/en/landing_pages/passivesmoking
就業の場所における受動喫煙を防止するための措置に関する事項については、下記リンク先をご覧ください。
https://www.amazon.jobs/jp/landing_pages/passivesmoking
The salary information will be provided individually prior to the 1st interview.
賃金に関する条件は、1回目の面接時までに個別に通知します。
Tags: Athena AWS Caffe Flink Hadoop JavaScript Kafka Kinesis Machine Learning MXNet PyTorch Redshift SageMaker Spark SQL TensorFlow
Region:
Asia/Pacific
Country:
Japan
Job stats:
13
1
0
Categories:
Engineering Jobs
Machine Learning Jobs
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