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Sr. AI Process Engineer, Seller Compliance
Sr. AI Process Engineer, Seller Compliance
发布于 5 天前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
软件工程
深度学习
NLP
PyTorch
架构设计
TensorFlow
数据管道
合规
ML Ops
AI 估算 · 30k–50k
高级AI工程岗，技术难度高，亚马逊上海薪资竞争力强，月薪中位数约40k。
职位详情
关于这个职位
该职位是亚马逊卖家合规团队的高级AI流程工程师，负责设计、构建和运营AI驱动的解决方案，以提升卖家合规效果和运营效率
你将与数据科学家、产品经理和运营团队紧密合作，开发生产级AI系统，涉及ML模型、数据管道和系统架构
适合有深厚AI/ML工程经验、熟悉Python和AWS的资深工程师
最低要求
Strong proficiency in Python and modern ML frameworks (e.g., PyTorch, TensorFlow, or similar).
Demonstrated experience designing, implementing, and operating production AI systems at scale.
Hands-on experience with cloud platforms (preferably AWS) and associated ML services.
工作职责
Technical Development & Architecture
Design and implement scalable AI/ML solutions for Compliance use cases
Lead the development of efficient ML models and end-to-end data processing pipelines from ingestion to serving.
Build robust, production-grade AI services using Python and modern ML frameworks.
Make and document sound architectural decisions, ensuring systems are scalable, secure, and cost-effective.
Establish and maintain high engineering standards, including testing, monitoring, and documentation.
Engineering Leadership
Partner closely with data scientists, product managers, and operations teams to deliver end-to-end AI/ML solutions.
Define and evolve the technical architecture for AI-powered features and platforms.
Lead code reviews, enforce best practices, and elevate engineering quality across the team.
Continuously improve AI system performance, reliability, and latency through experimentation and optimization.
Technical Collaboration & Operations
Work with cross-functional partners to understand requirements, refine scope, and prioritize technical work.
Provide technical guidance and mentorship to junior and mid-level engineers.
Collaborate with platform and DevOps teams to ensure smooth deployment, monitoring, and maintenance of AI systems.
Implement and evolve ML Ops practices (e.g., CI/CD for models, feature stores, model monitoring, and retraining workflows).
优先资格
Master’s degree in Computer Science, Machine Learning, or a related field.
Experience with NLP, deep learning, or document understanding applications.
Experience working with Compliance, risk management, or other highly regulated systems.
Proven track record of leading technical teams or initiatives and mentoring engineers.
Hands-on experience with ML Ops, including model deployment, monitoring, and lifecycle management.
Strong problem-solving, analytical, and troubleshooting skills with a bias for action.
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度接触AI前沿技术，如深度学习、NLP和ML Ops，技能积累扎实
- 亚马逊全球平台，项目影响力大，职业背景含金量高
- 与顶尖数据科学家和工程师合作，技术视野开阔
- 合规领域需求稳定，行业壁垒高，长期职业安全感强
- 合规业务逻辑复杂，需要快速理解领域知识
- 亚马逊的工作节奏可能较快，需要较强的自驱力和抗压能力
缺点 / 挑战
- 生产级AI系统对稳定性、延迟和安全性要求极高，工程压力大
- 适合具有扎实AI工程背景、热爱技术挑战、希望在大型互联网平台中主导AI系统落地的资深工程师
角色解读
- 成为AI工程领域的资深技术专家，深入钻研合规方向的AI应用
- 向技术管理方向发展，带领团队负责更复杂的AI平台建设
- 跨部门转型，进入亚马逊其他AI核心团队或产品管理岗位
- 设计和实现可扩展的AI/ML解决方案，用于卖家合规场景
- 领导ML模型和端到端数据处理管道的开发与部署
- 与数据科学家、产品经理和运营团队协作，确保解决方案满足业务需求
- 推动ML Ops实践，实现模型的持续集成、监控和自动重训练
- 熟练掌握Python及PyTorch、TensorFlow等现代ML框架
- 具备设计和运营大规模生产级AI系统的实战经验
- 熟悉AWS云平台及其ML相关服务（如SageMaker）
- 具备ML Ops经验，包括模型部署、监控和生命周期管理
申请策略
- 在面试中准备一个从0到1构建AI系统的完整案例，涵盖需求分析、架构设计、模型选型和部署运维
- 了解亚马逊领导力原则，准备体现“顾客至上”、“深入思考”等原则的行为面试故事
- 突出你主导或参与的生产级AI系统项目，强调规模、性能和技术栈
- 详细描述你在AWS上的实践经验，特别是SageMaker、Lambda等服务的使用
- 展示你在ML Ops方面的能力，如CI/CD管道、模型监控和自动化重训练
- 如果有合规或风控领域的经验，务必重点强调
- 强化NLP和文档理解相关的深度学习知识，例如Transformer、BERT
- 系统学习ML Ops工具链，如Kubeflow、MLflow、DVC等
面试指南
- 使用STAR方法（情境、任务、行动、结果）回答行为问题，突出你的技术决策和领导力
- 对于系统设计问题，先明确需求和数据量，然后从数据管道、模型服务、监控等方面分层阐述
- 对于权衡问题，列出不同方案的优劣，结合业务场景给出合理建议
- 描述一个你设计和部署的生产级ML系统，包括架构和遇到的挑战
- 如何确保AI模型的可靠性、可维护性和安全性？
- 在合规场景中，如何平衡模型准确率与召回率？
- 解释ML Ops中的CI/CD流程，以及如何实现模型监控和自动回滚
- 如果数据科学家提出的模型在工程上不可行，你怎么处理？
匹配度报告
70
综合匹配度
亚马逊上海高级AI工程师，前沿技术栈、成长空间大，但WLB和福利信息不明确。
适合人群
该职位最适合以技术成长为核心动机、追求前沿AI实践、能接受现场办公和一定工作强度的资深工程师。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展88
工作生活50
使命价值65
薪资福利匹配
75中等
亚马逊中国薪资水平具有竞争力，但JD未明确薪资范围，福利方面仅提及了对残疾人士的包容文化，常规福利未说明。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展匹配
88较高
该职位涉及前沿AI技术（深度学习、NLP、MLOps），并提供技术指导和跨团队协作机会，成长空间大，但晋升路径未明确提及。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、AWS、PyTorch、TensorFlow、NLP、ML Ops、深度学习
成长机会mentoring engineers
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
工作地点在上海，但JD未说明远程办公或灵活工时，也未提及WLB相关措施，推测以现场办公为主，可能有较高强度。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
65中等
AI在合规领域的应用具有一定社会价值（减少欺诈、提升平台公平性），但并非直接造福社会，且行业增长迅速，创新程度较高。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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