Conoce a Natalie, líder de adquisición de talento para el área de ciencia en Amazon Ads

Conoce a Natalie Matushevsky, líder de adquisición de talento en Boston, que se especializa en reclutamiento técnico y ejecutivo. Actualmente se desempeña como jefa de reclutamiento científico para Amazon, y se centra en talento experimentado para Amazon Ads, IMDb y Dispositivos y servicios. A lo largo de su carrera profesional en Amazon, Natalie ha ayudado a múltiples equipos a contratar talento para apoyar el desarrollo de nuevos productos, desde el concepto inicial hasta la implementación a gran escala.

Natalie ofrece información única sobre lo que hace que Amazon Ads sea un lugar emocionante para que los científicos innoven y crezcan. En esta charla, comparte su perspectiva sobre el trabajo que llevan a cabo los científicos, cómo los postulantes pueden prepararse para las entrevistas y la cultura que define los roles científicos en Amazon Ads.

Creo que lo que distingue a Amazon Ads es la estrecha interfaz que tienen nuestros científicos con los clientes y consumidores publicitarios. A diferencia de otras grandes empresas tecnológicas donde los científicos trabajan en problemas abstractos, el trabajo de nuestros científicos influye directamente en cómo las marcas se conectan con los clientes. Son capaces de enfrentar desafíos a gran escala, desde ayudar a autores autopublicados a encontrar sus audiencias, hasta optimizar campañas para grandes corporaciones como Hyundai o la marca de Martha Stewart.

Los desafíos que nuestros científicos buscan resolver siempre giran en torno al cliente y se alinean con productos nuevos o mejorados para deleitar a nuestros clientes. No creo que esto sea exclusivo de la ciencia en sí. La pasión por el cliente es una misión constante para todos en Amazon; está en nuestros genes.

Este año, el equipo se apoya en la IA generativa para optimizar el ciclo holístico del cliente, tanto para marcas grandes como pequeñas. Piensan en preguntas como estas: “¿Cómo podemos hacer que una campaña única y personalizada sea relevante para una marca que es menos conocida y tiene un presupuesto limitado? ¿Cómo posibilitamos una comprensión más profunda de la optimización del embudo para los clientes existentes? ¿Qué herramientas podemos lanzar y probar que sean fácilmente accesibles para autoservicio? ¿Dónde podemos aprovechar las nuevas tecnologías para mejorar la visión creativa?”. Son preguntas de larga data en la industria de la publicidad, pero el “cómo” está cambiando rápidamente. Estamos creando estrategias didácticas para productos para clientes tan pequeños como autores autopublicados y tan grandes como marcas consolidadas. La innovación en IA está fomentando una experiencia única y seleccionada para ambos tipos de clientes.

Lo más importante que aprecian nuestros científicos es poder ver si sus técnicas o aplicaciones funcionan en tiempo real. En Ads específicamente, valoramos la ciencia aplicada frente a la teórica, por lo que nuestros científicos pueden probar técnicas e ideas, y llevarlas al mercado para probarlas, aprender y perfeccionarlas, y así mejorar la experiencia general del cliente. Ver que los conceptos teóricos cobran vida mientras se trabaja en estrecha colaboración con los líderes de ingeniería, diseño, producto y distribución permite a los científicos desarrollar una carrera bien equilibrada para dar vida a nuevos conceptos. Y, por supuesto, como parte de eso, hay una comprensión más profunda del “impacto a gran escala” y lo que realmente se necesita para lanzar un nuevo producto cuando se trabaja con preocupaciones del mundo real y compensaciones en el camino.

Amazon tiene un alto grado de responsabilidad y compromiso, y visibilidad. La capacidad de entender las compensaciones, dadas las preocupaciones del mundo real, aunque no es un Principio de liderazgo oficial de Amazon, es una cualidad que buscamos en las personas. Cuando reclutamos científicos, los miembros de mi equipo piensan: “¿Cuánta creatividad puedes tener? ¿Puedes comunicar tu visión y movilizar a otros a tu alrededor para que entiendan lo que estás tratando de lograr? ¿Puedes aprender de tus errores y seguir adelante?”.

Trabajar en una organización como Amazon a veces puede ser un desafío para los científicos que vienen directo del mundo académico. De repente, los plazos y la comunicación adicional a lo largo del camino se comprimen en un plazo más corto. Es un ajuste para algunos. Al mismo tiempo, es una gran oportunidad para que las personas perfeccionen nuevas habilidades. Hay valor derivado en el rigor, la aplicación de los fundamentos y el saber cuándo levantar la mano para colaborar o buscar consejos sabios en todos los equipos. Destacamos la mentalidad del principio “piensan en grande, empiezan de a poco”, que es un problema divertido de resolver a la hora de considerar a cuántos clientes llegan nuestros productos. Amazon es un desafío, ¡pero también es emocionante!

Se buscan diferentes niveles de habilidades en función del nivel, el tipo de producto y el equipo. En el nivel experimentado, definitivamente buscamos personas que puedan aprovechar la experiencia previa y vincularla a nuestros principios de liderazgo. Por ejemplo, tener un alto grado de los principios de “Aprenden y son curiosos” y “Responsables y comprometidos” ayudará a los científicos a tener éxito en Amazon. Pero en definitiva, buscamos personas inteligentes, trabajadoras y curiosas, que estén motivadas para resolver problemas complejos.

También buscamos personas que puedan entender el alcance de Amazon y que tengan un impacto comprobado a gran escala en el nivel más experimentado. Explicar la escala a la que trabajamos, en comparación con otras empresas, es probablemente el concepto más difícil de explicar a los posibles candidatos. No lo entendí realmente hasta que me uní.

Los mayores desafíos que tenemos cuando buscamos talento de primer nivel tienden a ser específicos del dominio, como encontrar la experiencia adecuada en visión artificial e ingeniería óptica. En el panorama de la IA generativa, según lo que la empresa esté tratando de resolver, podríamos centrarnos en científicos que hayan trabajado en algún tipo específico de modelo de lenguaje grande. Sin embargo, estamos abiertos a incorporar científicos de diversos orígenes diferentes.

No necesariamente. Depende del rol específico y de dónde se encuentre el equipo en términos de desarrollo de productos. Comprender los marcos básicos es importante, pero contratamos científicos de diversos orígenes, incluidos servicios financieros, atención médica, academia y grandes y pequeñas empresas de tecnología. Por supuesto, si vas a liderar un equipo establecido de científicos en tecnología publicitaria, tener experiencia previa es útil para una preparación más rápida, pero por lo general, nuestros científicos vienen de diferentes ámbitos de la vida y pasan a tener carreras diversas aquí.

Tómate la preparación en serio. Dependiendo del nivel y la experiencia, nuestras entrevistas abarcan de cinco a seis horas y se enfocan tanto en principios de liderazgo como en capacidades técnicas. Al preparar a los postulantes, los animo a revisar los dominios que han descrito en sus currículums, repasar la codificación de referencia y revisar las publicaciones que han escrito o a las que han contribuido, ya que nuestros entrevistadores podrían querer obtener una comprensión más profunda de la experiencia previa en investigación. También animo a los postulantes a ser creativos. Si tu experiencia previa no respalda una pregunta hecha por un entrevistador, está bien decir que no es un problema que hayas encontrado antes, pero aún así deberías tener la posibilidad de resolverlo teóricamente. A los entrevistadores les interesa cómo piensas y qué retrospectivas puedes ofrecer en función de tu visión, experiencia y proceso de pensamiento. Concéntrate en lo que has entregado, dónde has tenido un impacto y cómo has manejado fallas o desafíos.

Nuestra comunidad científica en Amazon abarca mucho más que solo Ads. La ciencia como familia laboral está muy establecida en Amazon, y existe una gran red de colegas que colaboran en eventos, tanto interna como externamente. Internamente, tenemos una conferencia anual de aprendizaje automático para nuestro talento científico, que se ha estado llevando a cabo durante varios años. Es una plataforma fantástica que comparte lo que cada equipo está haciendo en toda la industria. Además, hay mesas redondas periódicamente y charlas tecnológicas para que los científicos puedan mejorar sus habilidades y ampliar sus contactos. Hemos tenido algunos innovadores fantásticos que hablan con nuestros equipos sobre una amplia gama de temas; algunos continúan colaborando con nuestros equipos hoy en día.

Lo que me encanta de la ciencia en Amazon es que pensamos en contratar más allá de los roles estándar. Me uní a Amazon para ayudar a expandir el programa Amazon Scholars, y mi antiguo equipo ha hecho un trabajo fantástico al ampliar Amazon Scholars a profesores asociados e investigadores de posdoctorado. Esto significa que los innovadores comprometidos con la academia pueden pasar su tiempo durante el verano, año sabático o tiempo parcial durante el año y trabajar junto a nuestros científicos para probar la teoría en la aplicación.

Habiendo colaborado con varios equipos que han lanzado con éxito nuevos productos increíbles, es una sensación increíble ser parte del trabajo que impacta positivamente a nuestros clientes y, al mismo tiempo, sentar las bases para carreras exitosas en el ámbito de la ciencia.