作为亚马逊的解决方案架构师，你将与客户、客户经理、业务开发、工程以及产品团队进行合作，设计具有可扩展性、灵活性和适应性的架构，以解决客户的业务问题并促进我们全新服务的应用。在与销售团队合作时，你将在广泛的客户群体中创造客户价值。作为备受信任的客户向导，解决方案架构师将帮助企业了解信息平台整合的最佳实践。 我们的解决方案架构师可以满怀激情地处理下列工作：利用诸如 Chef 和 Puppet 等技术在 DevOps 中推行持续部署创新；利用 Memcache 或 Redis、RDBMS（MySQL、AWS Aurora、Oracle、SQL Server 和 Postgres）以及 NoSQL（亚马逊 DynamoDB、MongoDB 和 Cassandra）数据存储创建网络和移动扩展应用程序；创建 物联网IoT 应用案例；利用诸如 Hadoop、亚马逊 EMR、亚马逊 RedShift 以及亚马逊 Kinesis 等技术执行大数据及分析；使用MXNet, TensorFlow等引擎进行人工智能训练和推理。 加入亚马逊云科技解决方案架构师团队，你可以拥有： 1. 全球领先的云计算技术和知识； 2. 你的同事都是精挑细选的业界资深技术精英，手把手帮助你提升专业技术技能。同时，来自培训顾问、导师、教练和人事部的全方位支持，为你的职业发展奠定更加扎实的基础； 3. 完善的云知识培训和亚马逊领导力培训

我们正在寻找充满激情，勤奋好学的暑期实习生，从帮助亚马逊云科技专业服务团队加速探索基于公有云机器学习服务的多种解决方案，包括托管的机器学习服务配置、机器学习框架开发、基于行业应用场景的算法开发等。这是一个加入亚马逊世界一流技术团队的绝佳机会，与一些最优秀、最聪明的工程师一起工作，同时在最具创新和进步的技术公司之一发展你的技能，推进你的职业生涯。在专业服务团队，我们通过一系列业务关键和全球规模的项目，帮助客户和合作伙伴更好地利用亚马逊云科技平台创造商业价值。通过与亚马逊云科技内部的产品和服务团队合作来获取合适的交付解决方案，并根据客户需求推动功能创新。 工作内容： • 协助咨询顾问探索创新的机器学习技术或业务解决方案 • 协助开发基于AWS公有云服务的功能组件，并应用到真实的客户项目中 • 在导师的指导下完成一些基于实战案例的小型课题研究

GCR CTO Office at Amazon Web Services (AWS) welcomes internship applications in the area of active learning, meta-learning, continual learning, automatic machine learning and neural networks. We are a Beijing-Shanghai based team of consisting applied scientists and developers working on Amazon Machine learning solutions. We enable a wide range of external and internal customers to save time and resources when training and deploying machine learning models by, for example, elastic inference, network architecture search, model zoo development and business automation integration. We innovate in fundamental directions, while being guided by real customer pain points. An internship with us will give you a unique experience of how current state-of-the-art research is invented and shaped to meet the needs of machine learning services offered in the cloud. Your responsibilities · Research and implement novel approaches, at the intersection between machine learning and optimization · Understand our business problem and evaluate your solution accordingly · Collaborate with developers and pave the way of bringing your solution into production systems · Communicate and document your research according to the high standards, preferably with external scientific contributions We focus on MXNet ecosystem, TVM and other open source frameworks. Please include your academic transcript in your CV.

我们正在寻找一位充满激情，勤奋好学的实习生可以帮助AWS专业服务团队加速探索基于公有云数据分析服务的多种解决方案，包括托管的数据分析服务配置、数据分析架构开发、数据展现及报表可视化、基于行业应用场景的数据模型开发等。这是一个加入亚马逊世界一流技术团队的绝佳机会，与一些最优秀、最聪明的工程师一起工作，同时在最具创新和进步的技术公司之一发展你的技能，推进你的职业生涯。在Professional Services，我们通过一系列业务关键和全球规模的项目，帮助客户和合作伙伴更好地利用AWS平台创造商业价值。通过与AWS内部的产品和服务团队合作来获取合适的交付解决方案，并根据客户需求推动功能创新。 工作内容： • 协助咨询顾问探索创新的数据分析技术或行业解决方案 • 协助开发基于AWS公有云服务的功能组件，并应用到真实的客户项目中 • 在导师的指导下完成一些基于实战案例的小型课题研究

深度学习是当前人工智能领域最热门的研究方向，它将机器学习、统计学、优化和系统工程紧密地结合在一起。深度学习成功的关键因素之一便是在计算机视觉、自然语言处理、时间序列、深度图学习和强化学习等领域里的出现的众多开源项目。这些项目既可以被用来复现研究成果，也可以帮助实际应用的快速部署落地。 亚马逊上海人工智能研究院主攻的深度图网络DGL（Deep Graph Library）开源库是该领域的领跑平台。基于深度图计算的研究内容非常丰富，涵盖：1）基础理论研究；2）高性能、高容量核心引擎开发；3）重要的子领域模型研发（推荐系统、反欺诈和风控、知识图谱、制药、时域深度图计算、计算机视觉、自然语言处理、自动知识抽取）；4）客户的应用场景落地。 我们正在招募聪明努力的实习生，希望一起为开源生态添砖加瓦。我们期望能实现更多图神经网络在各个研究方向与应用领域的高级算法，让DGL在前沿研究与应用落地上越来越强大称手。在实习期间，你将在mentor的指导下深入调研图神经网络的具体子研究或应用领域，了解该领域发展脉络与重要工作，实现重要的模型快速进入该领域的最前沿，在此基础上提出更新的算法，通过开源发布让全世界的科研人员受益，也通过合作发表论文分享给整个学术圈。 除了每天能与亚马逊上海人工智能研究院的同事们交流外，实习生还将有机会和亚马逊其他部门的同事、上海一流高校的顶级教授、和来自世界各地的一流专家的合作，如Matthias Bethge、Alex Smola、Stefano Soatto、Pietro Perona、Bernhard Schölkopf、George Karypis、Thomas Brox、David Wipf、李沐、张伟楠、严骏驰、黄增峰、邱锡鹏、张峥等。

深度学习是当前人工智能领域最热门的研究方向，它将机器学习、统计学、优化和系统工程紧密地结合在一起。深度学习成功的关键因素之一便是在计算机视觉、自然语言处理、时间序列、深度图学习和强化学习等领域里的出现的众多开源项目。这些项目既可以被用来复现研究成果，也可以帮助实际应用的快速部署落地。 亚马逊上海人工智能研究院主攻的深度图网络DGL（Deep Graph Library）开源库是该领域的领跑平台。基于深度图计算的研究内容非常丰富，涵盖：1）基础理论研究；2）高性能、高容量核心引擎开发；3）重要的子领域模型研发（推荐系统、反欺诈和风控、知识图谱、制药、时域深度图计算、计算机视觉、自然语言处理、自动知识抽取）；4）客户的应用场景落地。 我们正在招募聪明努力的实习生，希望一起为开源生态添砖加瓦。我们期望能实现更多图神经网络在各个研究方向与应用领域的高级算法，让DGL在前沿研究与应用落地上越来越强大称手。在实习期间，你将在mentor的指导下深入调研图神经网络的具体子研究或应用领域，了解该领域发展脉络与重要工作，实现重要的模型快速进入该领域的最前沿，在此基础上提出更新的算法，通过开源发布让全世界的科研人员受益，也通过合作发表论文分享给整个学术圈。 除了每天能与亚马逊上海人工智能研究院的同事们交流外，实习生还将有机会和亚马逊其他部门的同事、上海一流高校的顶级教授、和来自世界各地的一流专家的合作，如Matthias Bethge、Alex Smola、Stefano Soatto、Pietro Perona、Bernhard Schölkopf、George Karypis、Thomas Brox、David Wipf、李沐、张伟楠、严骏驰、黄增峰、邱锡鹏、张峥等。

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深度学习是当前人工智能领域最热门的研究方向，它将机器学习、统计学、优化和系统工程紧密地结合在一起。深度学习成功的关键因素之一便是在计算机视觉、自然语言处理、时间序列、深度图学习和强化学习等领域里的出现的众多开源项目。这些项目既可以被用来复现研究成果，也可以帮助实际应用的快速部署落地。 亚马逊上海人工智能研究院主攻的深度图网络DGL（Deep Graph Library）开源库是该领域的领跑平台。基于深度图计算的研究内容非常丰富，涵盖：1）基础理论研究；2）高性能、高容量核心引擎开发；3）重要的子领域模型研发（推荐系统、反欺诈和风控、知识图谱、制药、时域深度图计算、计算机视觉、自然语言处理、自动知识抽取）；4）客户的应用场景落地。 我们正在招募聪明努力的实习生，希望一起为开源生态添砖加瓦。我们期望能实现更多图神经网络在各个研究方向与应用领域的高级算法，让DGL在前沿研究与应用落地上越来越强大称手。在实习期间，你将在mentor的指导下深入调研图神经网络的具体子研究或应用领域，了解该领域发展脉络与重要工作，实现重要的模型快速进入该领域的最前沿，在此基础上提出更新的算法，通过开源发布让全世界的科研人员受益，也通过合作发表论文分享给整个学术圈。 除了每天能与亚马逊上海人工智能研究院的同事们交流外，实习生还将有机会和亚马逊其他部门的同事、上海一流高校的顶级教授、和来自世界各地的一流专家的合作，如Matthias Bethge、Alex Smola、Stefano Soatto、Pietro Perona、Bernhard Schölkopf、George Karypis、Thomas Brox、David Wipf、李沐、张伟楠、严骏驰、黄增峰、邱锡鹏、张峥等。

深度学习是当前人工智能领域最热门的研究方向，它将机器学习、统计学、优化和系统工程紧密地结合在一起。深度学习成功的关键因素之一便是在计算机视觉、自然语言处理、时间序列、深度图学习和强化学习等领域里的出现的众多开源项目。这些项目既可以被用来复现研究成果，也可以帮助实际应用的快速部署落地。 亚马逊上海人工智能研究院主攻的深度图网络DGL（Deep Graph Library）开源库是该领域的领跑平台。基于深度图计算的研究内容非常丰富，涵盖：1）基础理论研究；2）高性能、高容量核心引擎开发；3）重要的子领域模型研发（推荐系统、反欺诈和风控、知识图谱、制药、时域深度图计算、计算机视觉、自然语言处理、自动知识抽取）；4）客户的应用场景落地。 我们正在招募聪明努力的实习生，希望一起为开源生态添砖加瓦。我们期望能实现更多图神经网络在各个研究方向与应用领域的高级算法，让DGL在前沿研究与应用落地上越来越强大称手。在实习期间，你将在mentor的指导下深入调研图神经网络的具体子研究或应用领域，了解该领域发展脉络与重要工作，实现重要的模型快速进入该领域的最前沿，在此基础上提出更新的算法，通过开源发布让全世界的科研人员受益，也通过合作发表论文分享给整个学术圈。 除了每天能与亚马逊上海人工智能研究院的同事们交流外，实习生还将有机会和亚马逊其他部门的同事、上海一流高校的顶级教授、和来自世界各地的一流专家的合作，如Matthias Bethge、Alex Smola、Stefano Soatto、Pietro Perona、Bernhard Schölkopf、George Karypis、Thomas Brox、David Wipf、李沐、张伟楠、严骏驰、黄增峰、邱锡鹏、张峥等。

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深度学习是当前人工智能领域最热门的研究方向，它将机器学习、统计学、优化和系统工程紧密地结合在一起。深度学习成功的关键因素之一便是在计算机视觉、自然语言处理、时间序列、深度图学习和强化学习等领域里的出现的众多开源项目。这些项目既可以被用来复现研究成果，也可以帮助实际应用的快速部署落地。 亚马逊上海人工智能研究院主攻的深度图网络DGL（Deep Graph Library）开源库是该领域的领跑平台。基于深度图计算的研究内容非常丰富，涵盖：1）基础理论研究；2）高性能、高容量核心引擎开发；3）重要的子领域模型研发（推荐系统、反欺诈和风控、知识图谱、制药、时域深度图计算、计算机视觉、自然语言处理、自动知识抽取）；4）客户的应用场景落地。 我们正在招募聪明努力的实习生，希望一起为开源生态添砖加瓦。我们期望能实现更多图神经网络在各个研究方向与应用领域的高级算法，让DGL在前沿研究与应用落地上越来越强大称手。在实习期间，你将在mentor的指导下深入调研图神经网络的具体子研究或应用领域，了解该领域发展脉络与重要工作，实现重要的模型快速进入该领域的最前沿，在此基础上提出更新的算法，通过开源发布让全世界的科研人员受益，也通过合作发表论文分享给整个学术圈。 除了每天能与亚马逊上海人工智能研究院的同事们交流外，实习生还将有机会和亚马逊其他部门的同事、上海一流高校的顶级教授、和来自世界各地的一流专家的合作，如Matthias Bethge、Alex Smola、Stefano Soatto、Pietro Perona、Bernhard Schölkopf、George Karypis、Thomas Brox、David Wipf、李沐、张伟楠、严骏驰、黄增峰、邱锡鹏、张峥等。

我们正在寻找充满激情，勤奋好学的实习生可以帮助AWS专业服务团队加速探索基于公有云的多种解决方案，包括关键系统应用优化、企业解决方案设计、机器学习框架开发、敏捷交付方法等。这是一个加入亚马逊世界一流技术团队的绝佳机会，与一些最优秀、最聪明的工程师一起工作，同时在最具创新和进步的技术公司之一发展你的技能，推进你的职业生涯。在Professional Services，我们通过一系列业务关键和全球规模的项目，帮助客户和合作伙伴更好地利用AWS平台创造商业价值。通过与AWS内部的产品和服务团队合作来获取合适的交付解决方案，并根据客户需求推动功能创新。 本岗位在实习结束后将视实习整体表现提供转成AWS正式员工的机会。 工作内容： o 协助咨询顾问探索创新的技术或业务解决方案 o 协助开发基于AWS公有云服务的功能组件，并应用到真实的客户项目中 o 在导师的指导下完成一些基于实战案例的小型课题研究