亚马逊分享实战经验，履历到面试全都有

岗位要求

首先，我们先来看看最刺激的——岗位要求。

• 数学、统计学、计算机科学或类似专业的本科学位以上
• 5年以上相关领域的工作经验
• 具有丰富的预测和决策模型和数据挖掘技术的工作经验，以及能够使用开发此类模型的工具。

是不是觉得还好？那我们再来看看优先条件：

• 构建以及操作高可行性的分布式数据提取、收集和处理大型数据集的系统的经验
• 使用Linux/UNIX处理大型数据集的经验
• 熟悉AWS技术，如Redshift、S3、EC2、Data Pipeline和EMR等。
• 具备深厚的技术能力和足够的业务知识，能够与客户组织内的各个层面和各个领域的人员进行沟通。

有哪些岗位可以选择？

看完岗位要求，是不是深吸一口气！

 

这些岗位大体上相似，都是使用大量数据来为各种客户构建机器学习（ML）和深度学习（DL）模型。

但还是有些区别的。

首先在亚马逊，数据科学家要有对数据驱动的洞察力。

他们是连接业务和技术的纽带，负责分析大数据集，并对其进行建模。

机器学习工程师则是构建机器学习和深度学习模型的专家。

不仅需要为亚马逊本司构建模型，也为AWS上的其他大型企业构建模型。

除了构建模型之外，还有实现模型，然后将其投入生产。

（编辑：唐山站长网）

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