Applied Scientist Intern, International Technology, 2026 Beijing at Amazon SZ South 3 GmbH

Beijing, Beijing, China -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

25 Mar, 26

Salary

0.0

Posted On

25 Dec, 25

Experience

0 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Machine Learning, Statistical Analysis, Algorithm Implementation, Java, C++, Python, Critical Thinking, Communication

Industry

Software Development

Description

职位：Applied scientist 应用科学家实习生毕业时间：2026年10月 - 2027年7月之间毕业的应届毕业生 · 入职日期：2026年6月及之前 · 实习时间：保证一周实习4-5天全职实习，至少持续3个月 · 工作地点：北京朝阳区投递须知： 1 填写简历申请时，请把必填和非必填项都填写完整。提交简历之后就无法修改了哦！ 2 学校的英文全称请准确填写。中英文对应表请查这里（无法浏览请登录后浏览）https://docs.qq.com/sheet/DVmdaa1BCV0RBbnlR?tab=BB08J2 如果您正在攻读计算机，AI，ML或搜索领域专业的博士或硕士研究生，而且对应用科学家的实习工作感兴趣。如果您也喜爱深入研究棘手的技术问题并提出解决方案，用成功的产品显著地改善人们的生活。那么，我们诚挚邀请您加入亚马逊的International Technology搜索团队改善Amazon的产品搜索服务。我们的目标是帮助亚马逊的客户找到他们所需的产品，并发现他们感兴趣的新产品。这会是一份收获满满的工作。您每天的工作都与全球数百万亚马逊客户的体验紧密相关。您将提出和探索创新，基于TB级别的产品和流量数据设计机器学习模型。您将集成这些模型到搜索引擎中为客户提供服务，通过数据，建模和客户反馈来完成闭环。您对模型的选择需要能够平衡业务指标和响应时间的需求。 Basic Qualifications: - 正在攻读计算机工程，计算机科学，机器学习，AI或相关领域的博士学位。 - 有机器学习实验设计和统计分析的经验。 - 有使用代码和工具实现算法的经验。 - 有Java，C ++或其他编程语言，以及Python或类似脚本语言的经验。 Preferred Qualifications: - 在顶级会议或者期刊上有论文发表。 - 技术视野好；能与技术团队成员深入讨论概念和算法，并对应用问题提出恰当的解决方案。 - 出色的批判性思维能力；能以口头和书面形式清楚地向团队沟通您的技术方案。 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 [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.

How To Apply:

Incase you would like to apply to this job directly from the source, please click here

Responsibilities

The intern will work on improving Amazon's product search services by designing machine learning models based on large datasets. They will integrate these models into the search engine and utilize data and customer feedback to optimize performance.