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Data Solutions Lead, Data Collection Excellence
필수 스킬
Python
マシーンラーニング(ML)・機械学習ソリューションと顧客成功をつなぐ役割に興味はありますか? 不確実な環境下でのコンサルティングや顧客との強固なパートナーシップ構築にやりがいを感じる方、グローバルに影響力を持つダイナミックなチームのリーダーシップに魅力を感じる方を求めています。成長中の私たちのチームで、Data Solutions Lead ManagerとしてJoin頂ける方を募集しております。
ポジション概要:Data Solutions Leadとして、AGI-DSのサイエンティストの信頼できるアドバイザーとなり、ML/生成AIデータ収集に関する専門的なコンサルテーションを提供し、顧客関係を管理します。技術アドバイザリーとパートナーシップ構築を通じてビジネス価値を創出し、顧客満足と背後にあるモデルへの有意義な変化をもたらすワークストリームを作成・管理します。
Key job responsibilities
主な 業務内容
顧客リクエストに対する効果的なML/生成AIソリューションの推進と文書化、複雑な研究目標を明確で実行可能なデータ収集要件に変換
チーム間の調整によるシームレスな提供とステークホルダーの連携確保
顧客サイエンティストとの関係構築、MLデータソリューションの頼れるパートナーとなる
MLワークフロー機能に関するコンサルテーション提供、顧客価値の最大化支援
収集健全性指標の監視と最適化による顧客成功の確保
技術的価値提供と優れた顧客体験を通じた顧客採用の推進
その他の業務
ワークフローの実現可能性とデータ収集のベストプラクティスに関する顧客ガイダンス
実装チームとの協働による技術要件の定義と検証
アノテーションシナリオの拡張性評価と戦略的推奨事項の提供
技術文書とガイドラインへの影響力発揮
About the team
AGI-DSは、AGI内のグローバルなデータサービス組織で、幅広いデータラベリングサービスを提供しています。AGI-DSのミッションは、AGIのデータニーズをサポートするために、高品質なラベル付きデータを高速かつ低コストで提供することです。AGI-DSは、増え続ける多様なデータラベリングワークフロー、ワークフローで作業する多数のデータアソシエイト、そして顧客のプライバシーに最大限の注意を払って扱わなければならない重要な顧客データを含む膨大な量のデータを処理するために必要なツールを管理しています。
Basic Qualifications
- 日本語ネイティブレベルの読み書き・会話力もしくはJLPT N1相当以上の日本語力、およびビジネスレベルの英語力
- 短期大学卒業または同等の実務経験
- 最適なデータ作成戦略の定義と実行における実証された経験
- MLデータオペレーションでの2年以上の経験、データアノテーション/MLワークフローと概念への深い理解
- 優れた顧客コミュニケーションおよび管理スキル、特に技術コンサルテーション
- 複雑な技術概念を戦術的な応用に変換する能力
Preferred Qualifications
- コンピュータサイエンス、ビジネスまたは関連分野の学士号
- プロジェクトマネジメント経験
- JSON、コマンドライン、Pythonの実務知識
- テクニカルアカウントマネジメント経験
- カスタマーサクセスまたはソリューションコンサルティングのバックグラウンド
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Amazon 소개

Amazon
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10,001+
직원 수
Seattle
본사 위치
$1.5T
기업 가치
리뷰
10개 리뷰
3.4
10개 리뷰
워라밸
2.5
보상
4.2
문화
3.0
커리어
3.8
경영진
2.7
65%
지인 추천률
장점
Great benefits and competitive pay
Learning and advancement opportunities
Good teamwork and colleagues
단점
High pressure and long hours
Poor work-life balance
Toxic work culture and management issues
연봉 정보
4개 데이터
Junior/L3
L2
L6
M3
M4
M5
M6
Mid/L4
Principal/L7
Senior/L5
Staff/L6
Director
L3
L4
L5
Junior/L3 · Data Scientist L4
0개 리포트
$181,968
총 연봉
기본급
-
주식
-
보너스
-
$154,672
$209,264
면접 후기
후기 6개
난이도
4.0
/ 5
소요 기간
21-35주
경험
긍 정 0%
보통 17%
부정 83%
면접 과정
1
Application Review
2
Recruiter Screen
3
Online Assessment
4
Technical Phone Screen
5
Technical Interview
6
Onsite/Virtual Interviews
자주 나오는 질문
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Behavioral/STAR
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