Senior AI/ML Consultant, Professional Services

Job summary
Excited by using massive amounts of data to develop Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) models? Want to help the largest global enterprises derive business value through the adoption of Artificial Intelligence (AI)? Eager to learn from many different enterprise’s use cases of AWS ML and DL? Thrilled to be key part of Amazon, who has been investing in Machine Learning for decades, pioneering and shaping the world’s AI technology?

At Amazon Web Services (AWS), we are helping large enterprises build ML and DL models on the AWS Cloud. We are applying predictive technology to large volumes of data and against a wide spectrum of problems. Our Professional Services organization works together with our AWS customers to address their business needs using AI.

머신 러닝 (ML) 및 딥 러닝 (DL) 모델을 개발하기 위해 방대한 양의 데이터를 사용하는 것에 흥미를 느끼십니까? 인공 지능 (AI)을 사용하여 세계 최대 기업의 비즈니스 가치의 창출을 지원하고 싶으십니까? 다양한 기업의 아마존웹서비스(AWS) 머신 러닝 및 딥러닝 사례를 배우고 싶으십니까? 수십 년 동안 머신 러닝에 투자하여 AI 기술을 개척하고 형성해 온 아마존에서 일하고 싶으십니까?
AWS는 기업들이 클라우드에서 머신러닝 및 딥러닝 모델을 구축 할 수 있도록 지원합니다. 우리는 대용량 데이터나 다양한 이슈에 예측 기술을 적용하고 있습니다. 프로페셔널 서비스 조직은 AWS 고객과 협력하고 AI를 활용하여 사업적 요구 사항을 해결합니다.


Key job responsibilities
A successful candidate will be a person who enjoys diving deep into data, doing analysis, discovering root causes, and designing long-term solutions. It will be a person who likes to have fun, loves to learn, and wants to innovate in the world of AI. Major responsibilities include:
· Understand the customer’s business need and guide them to a solution using our AWS AI Services, AWS AI Platforms, AWS AI Frameworks, and AWS AI EC2 Instances .
· Assist customers by being able to deliver a ML / DL project from beginning to end, including understanding the business need, aggregating data, exploring data, building & validating predictive models, and deploying completed models to deliver business impact to the organization.
· Use Deep Learning frameworks like MXNet, Caffe 2, Tensorflow, Theano, CNTK, and Keras to help our customers build DL models.
· Use SparkML and Amazon Machine Learning (AML) to help our customers build ML models.
· Work with our Professional Services Big Data consultants to analyze, extract, normalize, and label relevant data.
· Work with our Professional Services DevOps consultants to help our customers operationalize models after they are built.
· Assist customers with identifying model drift and retraining models.
· Research and implement novel ML and DL approaches, including using FPGA.

프로페셔널 서비스팀은 데이터를 심층 분석하여 그 원리를 발견하고 장기 솔루션 설계를 경험해보신 분들을 채용하고자 합니다. 새로운 것을 배우고, AI 기술 혁신에 관심이 있는 분들을 대상으로 하며 주요 업무는 아래와 같습니다.
· 고객의 사업적 니즈를 이해하고 AWS AI 서비스, 플랫폼, 프레임워크 및 AWS AI EC2 인스턴스를 사용하여 솔루션을 찾습니다.
· 고객의 ML / DL 프로젝트를 지원을 위해 사업 니즈 이해, 데이터 집계, 데이터 탐색, 예측 모델 구축 및 검증, 완료된 모델 배포를 수행합니다.
· MXNet, Caffe 2, Tensorflow, Theano, CNTK 및 Keras와 같은 딥 러닝 프레임 워크를 사용하여 고객이 DL 모델을 구축하도록 지원합니다.
· SparkML 및 Amazon Machine Learning (AML)을 사용하여 고객이 ML 모델을 구축 할 수 있도록 지원합니다.
· 프로페셔널서비스팀의 빅 데이터 컨설턴트와 협력하여 관련 데이터를 분석, 추출, 정규화 및 레이블링합니다.
· 프로페셔널서비스팀의 DevOps 컨설턴트와 협력하여 고객이 모델을 구축 한 후 운영 할 수 있도록 지원합니다.
· 고객이 모델 드리프트를 식별하고 모델을 재교육하도록 지원합니다
· FPGA 사용을 포함하여 새로운 ML 및 DL 접근 방식을 연구하고 구현합니다.




A day in the life
AWS Professional Services is a unique consulting team. We pride ourselves on being customer obsessed and highly focused on the AI enablement of our customers. If you have experience with AI, including building ML or DL models, we’d like to have you join our team. You will get to work with an innovative company, with great teammates, and have a lot of fun helping our customers.
* This is a customer facing role. You will be required to travel to client locations and deliver professional services as needed.

프로페셔널 서비스는 매우 독특한 컨설팅 팀입니다. 우리는 고객의 성공에 자부심을 가지고 고객이 AI를 활용할 수 있도록 지원합니다. 팀은 머신러닝 및 딥러닝 모델 구축과 인공지능에 대한 경험이 있으신 분들을 채용하고 있습니다. 이 포지션은 우수한 팀원들과 함께 고객을 지원하며 혁신을 선도하는 역할입니다.
* 고객을 대면하는 역할이며, 필요에 따라 전문적인 서비스 제공을 위해 고객을 방문해야 할 수 있습니다.

About the team
Inclusive Team Culture
Here at AWS, we embrace our differences. We are committed to furthering our culture of inclusion. We have ten employee-led affinity groups, reaching 40,000 employees in over 190 chapters globally. We have innovative benefit offerings, and host annual and ongoing learning experiences, including our Conversations on Race and Ethnicity (CORE) and AmazeCon (gender diversity) conferences. Amazon’s culture of inclusion is reinforced within our 16 Leadership Principles, which remind team members to seek diverse perspectives, learn and be curious, and earn trust.

포용적인 팀 문화
AWS에서는 서로의 차이점을 포용하고 지원하는 문화를 지키기 위해 최선을 다하고 있습니다. 우리는 전 세계적으로 190개 이상의 챕터에서 40,000명에 가까운 직원에게 10개의 동호회/유연 단체를 운영하고 있습니다. 또한, 인종 및 민족에 대한 대화(CORE), AmazeCon (성별 다양성) 등 임직원들에게 정기적, 지속적으로 학습 기회를 제공하고 있습니다. 이러한 문화는 아마존이 가진16가지 리더십 원칙 내에서 팀원들에게 다양한 관점을 추구하고, 끊임없이 호기심을 가지고 배우며, 신뢰를 얻도록 합니다.

Work/Life Harmony
Our team puts a high value on work-life harmony. It isn’t about how many hours you spend at home or at work; it’s about the flow you establish that brings energy to both parts of your life. We believe striking the right balance between your personal and professional life is critical to life-long happiness and fulfillment. We offer flexibility in working hours and encourage you to find your own balance between your work and personal lives.

워크 라이프 하모니
아마존은 업무와 삶의 조화를 매우 중요하게 생각합니다. 개인은 집이나 직장에서 얼마나 많은 시간을 보내야할지를 중요하게 생각하기 보다는 집과 직장에서의 에너지 분배를 각자의 성격과 스타일에 맞게 설정할 수 있어야 합니다. 개인 생활과 직업 생활 사이에서 올바른 균형을 유지하는 것이 행복과 성취에 매우 중요합니다. 회사는 근무 시간에 유연성을 제공하고 일과 개인 생활 사이에서 자신의 균형을 찾을 수 있도록 권장합니다.

Mentorship & Career Growth
Our team is dedicated to supporting new members. We have a broad mix of experience levels and tenures, and we’re building an environment that celebrates knowledge sharing and mentorship. We care about your career growth and strive to assign projects based on what will help each team member develop into a better-rounded professional and enable them to take on more complex tasks in the future.

멘토링 및 커리어 성장
아마존은 신규 입사한 직원을 지원하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 팀 내에는 다양한 경험과 서로 다른 경력 연차의 직원들이 있으며, 이들이 서로 지식을 공유하고 멘토링을 하는 환경을 제공합니다. 회사는 직원의 경력의 성장에 관심을 갖고 각 팀 구성원이 다양한 프로젝트를 통해 보다 다재다능한 전문가로 발전하고 향후 더욱 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 도움을 줍니다.

Basic Qualifications

· A Bachelor or Masters Degree in a highly quantitative field (Computer Science, Machine Learning, Operational Research, Statistics, Mathematics, etc.) or equivalent experience
· 7+ years of industry experience in predictive modeling, data science and analysis
· Previous experience in a ML or data scientist role and a track record of building ML or DL models
· Experience using Python and/or R
· Able to write production level code, which is well-written and explainable
· Experience using ML libraries, such as scikit-learn, caret, mlr, mllib
· Experience working with GPUs to develop models
· Experience handling terabyte size datasets
· Track record of diving into data to discover hidden patterns
· Familiarity with using data visualization tools
· Knowledge and experience of writing and tuning SQL
· Past and current experience writing and speaking about complex technical concepts to broad audiences in a simplified format
· Experience giving data presentations
지원자격
· 컴퓨터 과학, 공학, 수학 또는 관련 분야의 학사 또는 석사 학위 혹은 이에 상응하는 경험
· 예측 모델링, 데이터 과학 및 분석 분야에서 7 년 이상의 업계 경험
· 머신러닝 또는 데이터 과학자 이력. 머신러닝 또는 딥러닝 모델 구축 경험
· Python 및 / 또는 R 사용 경험
· 우수한 프로덕션 레벨의 코드 구현 및 이를 설명할 수 있는 능력
· scikit-learn, caret, mlr, mllib와 같은 머신러닝 라이브러리 사용 경험
· 모델 개발을위한 GPU 작업 경험
· 테라바이트 규모의 데이터 처리 경험
· 데이터 패턴 및 트랜드 발견을 위한 분석 경험
· 데이터 시각화 도구 사용에 대한 지식
· SQL 작성 및 튜닝에 대한 지식과 경험
· 복잡한 기술 개념을 비전공자들이 이해하기 쉬운 형식으로 발표한 경험
· 데이터 프레젠테이션 경험

Preferred Qualifications

· PhD in a highly quantitative field (Computer Science, Machine Learning, Operational Research, Statistics, Mathematics, etc.)
· 8+ years of industry experience in predictive modeling and analysis
· Good skills with programming languages, such as Java or C/C++
· Ability to develop experimental and analytic plans for data modeling processes, use of strong baselines, ability to accurately determine cause and effect relations
· Consulting experience and track record of helping customers with their AI needs
· Publications or presentation in recognized Machine Learning, Deep Learning and Data Mining journals/conferences
· Experience with AWS technologies like Redshift, S3, EC2, Data Pipeline, & EMR
· Combination of deep technical skills and business savvy enough to interface with all levels and disciplines within our customer’s organization
· Demonstrable track record of dealing well with ambiguity, prioritizing needs, and delivering results in a dynamic environment
· Knowledge of SparkML
선호자격
· 컴퓨터 과학, 공학, 수학 또는 관련 분야의 박사 학위
· 8 년 이상의 예측 모델링 및 분석 업무 경험
· Java 또는 C / C ++와 같은 프로그래밍 언어 구사
· 강력학 기준점 확립 및 정확한 인과 관계 판단을 통해 데이터 모델링 프로세스를 위한 실험/분석을 수행할 수 있는 역량
· 고객의 AI 관련 요구 사항을 지원하는 컨설팅 경험
· 머신 러닝, 딥 러닝 및 데이터 마이닝 저널 / 컨퍼런스의 출판 혹은 프레젠테이션 경험
· Redshift, S3, EC2, Data Pipeline 및 EMR과 같은 AWS 기술 경험
· 고객 조직 내의 기준과 규율을 이해하고 고객의 기술적 니즈를 충족시키는 역량
· 급변하는 업무 환경 속에서도 명확한 판단력을 바탕으로 우선 순위를 정하여 성과를 도출한 경험
· SparkML에 대한 지식

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