Científico de Datos, OTS - Equipo Data ANCHOR

Data Scientist, OTS - Data ANCHOR Team El equipo OTS ANCHOR (Analytics, Insights, and Centralized Hub for OTS Reporting) forma parte de la organización WW IT Operations & RME y se encarga de ofrecer soluciones de datos que impulsan la excelencia operativa en la infraestructura global de TI de Amazon. Construimos canalizaciones de datos, modelos predictivos y marcos de inteligencia analítica, y creamos soluciones impulsadas por IA que transforman la forma en que Amazon gestiona, prioriza y resuelve incidentes operativos de TI a gran escala, en línea con la visión de "Letting Data Tell the Story" (Dejar que los datos cuenten la historia) como estrella polar.

Buscamos un Data Scientist que ayude a liderar el encargo de ciencia de datos de principio a fin para flujos de trabajo operativos críticos, desde la previsión de la demanda de servicios de TI y la planificación de capacidad hasta el diseño de modelos inteligentes de clasificación de severidad y la construcción de la base analítica para soluciones de IA agéntica. Trabajará partiendo del resultado deseado para resolver problemas operativos complejos mediante modelos y soluciones que impacten directamente en la eficiencia y fiabilidad de las operaciones de TI de Amazon en todo el mundo.

Responsabilidades principales
- Diseñar, desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático para la previsión de operaciones de TI, incluida la predicción del volumen de incidentes, la planificación de capacidad y el modelado de la demanda de personal
- Construir y mantener modelos de clasificación de severidad y triaje inteligente que procesen miles de tickets de servicio de TI diarios en regiones globales
- Desarrollar sistemas de detección de anomalías para identificar patrones emergentes en los datos operativos, apoyando la prevención proactiva de incidentes
- Aplicar métodos econométricos y estadísticos para medir el impacto de las intervenciones operativas e informar las decisiones de asignación de recursos
- Colaborar con equipos de ingeniería para poner en producción los modelos de ML mediante canalizaciones automatizadas con servicios de AWS (SageMaker, Step Functions, Lambda, Redshift)
- Diseñar y llevar a cabo experimentos para validar empíricamente el rendimiento del modelo y su impacto operativo
- Contribuir a los marcos de monitoreo de la calidad de los datos y ayudar a mantener los estándares de integridad de los datos operativos
- Colaborar con equipos multifuncionales (plataforma ServiceNow, Decision Intelligence, Field Operations) para traducir los conocimientos analíticos en recomendaciones accionables
- Comunicar hallazgos, rendimiento de los modelos y recomendaciones a las partes interesadas y a líderes sénior mediante documentos escritos y presentaciones
- Contribuir a la hoja de ruta científica del equipo, identificando oportunidades para aplicar ML/IA (incluida la IA generativa) a los desafíos operativos

Un día en la vida
Beneficios de Amazon:
Amazon ofrece una amplia gama de beneficios que apoyan a usted y a los familiares elegibles, incluidas las parejas de hecho y sus hijos. Los beneficios pueden variar según la ubicación, el número de horas de trabajo programadas regularmente, la antigüedad en la empresa y la situación laboral, como empleo estacional o temporal. Los beneficios que generalmente se aplican a los empleados regulares a tiempo completo incluyen:
1. Cobertura médica, dental y de visión
2. Maternidad y pa