تعتبر إعلانات أمازون عملاً عالمياً متعدد المليارات يقدم تجارب إعلانية عبر ممتلكات أمازون المملوكة والمشغلة (بما في ذلك برايم فيديو، تويتش، فاير تي في، وأمازون.كوم)، وشبكات الناشرين من الطرف الثالث، والقنوات الناشئة مثل تجارب التسوق المدعومة بالذكاء الاصطناعي. كواحد من أسرع القطاعات نمواً في أمازون، نعمل على نطاق غير مسبوق عبر سطح المكتب، والهواتف المحمولة، والتلفزيون المتصل، والأسطح الناشئة.
تعتبر جودة المرور في إعلانات أمازون ركيزة أساسية في ثقة المعلنين ونزاهة السوق. مهمتنا هي بناء قدرات متقدمة تعمل على نطاق بيتابايت للكشف عن حركة المرور غير الصالحة المعقدة (IVT) التي تشمل حركة المرور غير البشرية المعقدة، وشبكات الروبوتات، وأنماط التفاعل الاحتيالية عبر الإعلانات البرمجية. نحن في رحلة لتأسيس إعلانات أمازون كقائد في معايير جودة المرور والشفافية في الصناعة. تركز أجندتنا البحثية على البقاء في صدارة الفاعلين المعادين من خلال الابتكار المستمر في منهجيات الكشف، مستفيدين من تقنيات متطورة في التعلم العميق ونمذجة الجيل، وسلوك المستخدم، وتعلم التمثيلات متعددة الأنماط، وكشف الشذوذ، وتحليل السلاسل الزمنية، وطرق التسمية النادرة. نقوم بمعالجة مليارات من أحداث الإعلانات يومياً، ونطور خوارزميات جديدة توازن بين الدقة والاسترجاع بينما نعمل تحت قيود زمنية صارمة. عملنا يحمي مباشرة مئات الملايين من الدولارات من إنفاق المعلنين سنوياً بينما يحافظ على تجربة مستخدم سلسة.
المسؤوليات الرئيسية
كعالم بيانات من المستوى الثاني في جودة المرور، ستقوم بحل مشاكل صعبة بطبيعتها في اكتشاف الاحتيال الإعلاني من خلال تطبيق تقنيات إحصائية متقدمة وتعلم الآلة. ستعمل على أنظمة تعالج مليارات الانطباعات والنقرات الإعلانية يومياً، باستخدام خدمات سحابية من أمازون بما في ذلك EC2، S3، EMR، Sagemaker، وRedShift.
- تعريف وإطار مشاكل بحث جديدة في اكتشاف الاحتيال حيث لا تكون المشكلة أو الحل محددين بشكل جيد.
- تطبيق أساليب جديدة في تعلم الآلة، والنماذج، والخوارزميات للكشف عن حركة المرور غير الصالحة المعقدة.
- تطبيق المعرفة في المجال لإجراء تحليل بيانات واسع كخطوة تمهيدية للنمذجة وبناء رؤى تجارية.
- العمل مع مجموعات بيانات ضخمة وغير منظمة لتقديم النتائج.
- إنتاج تقارير بحثية تلبي معايير النشر الخارجية من الدرجة الأولى.
- توجيه وتطوير العلماء المبتدئين في الفريق.
حول الفريق
إليك بعض الأوراق التي نشرها الفريق:
1/ [توسيع التدريب التوليدي المسبق لتسلسلات نشاط الإعلانات للمستخدمين. AdKDD 2023.](https://assets.amazon.science/b7/42/03be071743d5a57cb1656e6caa34/scaling-generative-pre-training-for-user-ad-activity-sequences.pdf)
2/ [SLIDR: الكشف عن الروبوتات في الوقت الحقيقي على الإعلانات عبر الإنترنت، IAAI 2023، تطبيقات مبتكرة للغاية من مسار الذكاء الاصطناعي (AAAI 2023)](https://assets.amazon.science/75/2f/3b7106b143f38f7f4d2806388ace/real-time-detection-of-robotic-traffic-in-online-advertising.pdf)
3/ [تعلم التمثيل الذاتي عبر الميزات التسلسلية والجدولية باستخدام المحولات، NeurIPS 2022، ورشة عمل أولى لتعلم تمثيل الجدول](https://openreview.net/forum?id=wIIJlmr1Dsk)
- خبرة لا تقل عن سنتين كعالم بيانات
- خبرة لا تقل عن ثلاث سنوات في لغات استعلام البيانات (مثل SQL)، ولغات البرمجة النصية (مثل Python) أو البرمجيات الإحصائية/الرياضية (مثل R، SAS، Matlab، إلخ)
- خبرة لا تقل عن ثلاث سنوات في أدوات وتقنيات تحليل البيانات المتعلقة بتعلم الآلة/النمذجة الإحصائية، والمعلمات التي تؤثر على أدائها
- خبرة لا تقل عن سنة في توجيه وتدريب مجموعة من الباحثين
- خبرة لا تقل عن سنة في العمل مع أو تقييم أنظمة الذكاء الاصطناعي
- خبرة لا تقل عن سنة في إنشاء أو المساهمة في كتب رياضية، أوراق بحثية، أو محتوى تعليمي
- درجة الماجستير في العلوم، التكنولوجيا، الهندسة، أو الرياضيات (STEM)، أو خبرة في العمل في العلوم، التكنولوجيا، الهندسة، أو الرياضيات (STEM)
- خبرة في تطبيق النماذج النظرية في بيئة تطبيقية
- معرفة بمفاهيم تعلم الآلة وتطبيقها في التفكير وحل المشكلات
- خبرة في Python، Perl، أو لغة برمجة نصية أخرى
- خبرة في دور عالم بيانات أو تعلم آلة في شركة تكنولوجيا كبيرة
- خبرة في تعريف وإنشاء معايير لتقييم أداء نماذج GenAI
- خبرة في العمل على مشاريع متعددة الفرق ومتعددة التخصصات
- خبرة في تطبيق التحليل الكمي لحل المشكلات التجارية واتخاذ قرارات تجارية مستندة إلى البيانات
- خبرة في التواصل الفعال للمفاهيم المعقدة من خلال التواصل الكتابي والشفهي.
تتيح ثقافتنا الشاملة لموظفي أمازون تقديم أفضل النتائج لعملائنا. إذا كان لديك إعاقة وتحتاج إلى تعديل أو تكييف في مكان العمل خلال عملية التقديم والتوظيف، بما في ذلك الدعم خلال المقابلة أو عملية الانضمام، يرجى زيارة https://amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations لمزيد من المعلومات. إذا لم يكن البلد/المنطقة التي تتقدم إليها مدرجة، يرجى الاتصال بشريك التوظيف الخاص بك.