Conoce a Natalie, responsable de Adquisición de Talento Científico en Amazon Ads

Conoce a Natalie Matushevsky, responsable de Adquisición de Talento con sede en Boston y especializada en selección técnica y ejecutiva. Actualmente ocupa el cargo de responsable de selección científica para Amazon y se centra en el talento con experiencia para Amazon Ads, IMDb, y Dispositivos y servicios. Durante el tiempo que lleva en Amazon, Natalie ha ayudado a numerosos equipos a contratar talento para respaldar el desarrollo de nuevos productos, desde su concepto inicial hasta su implementación a escala.

Natalie ofrece perspectivas únicas sobre lo que hace de Amazon Ads un lugar emocionante donde los científicos pueden innovar y crecer. En esta entrevista, nos cuenta su perspectiva sobre el trabajo que realizan los científicos, cómo pueden prepararse los candidatos para las entrevistas y la cultura que define los puestos científicos en Amazon Ads.

Creo que lo que distingue a Amazon Ads es la estrecha interacción que nuestros científicos tienen con los clientes de publicidad y los consumidores. A diferencia de otras grandes empresas tecnológicas, en las que los científicos pueden trabajar en problemas abstractos, el trabajo de nuestros científicos influye directamente en cómo conectan las marcas con los clientes. Pueden abordar desafíos a escala, desde ayudar a autores autopublicados a encontrar su audiencia hasta optimizar campañas para grandes corporaciones como Hyundai o la marca de Martha Stewart.

Los desafíos que nuestros científicos buscan resolver están siempre centrados en el cliente y están relacionados con productos nuevos o mejorados que hagan las delicias de 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 nuestro ADN.

Este año, el equipo está apostando por la IA generativa para optimizar el ciclo integral del cliente, tanto para marcas grandes como pequeñas. Están pensando en preguntas como estas: ¿Cómo podemos crear una campaña única y personalizada que sea relevante para una marca menos conocida y con un presupuesto limitado? ¿Cómo podemos comprender mejor la optimización del embudo de ventas para los clientes existentes? ¿Qué herramientas podemos lanzar y probar que sean fácilmente accesibles en modo autoservicio? ¿Dónde podemos aprovechar las nuevas tecnologías para mejorar la visión creativa?” Los temas son cuestiones permanentes en el sector de la publicidad, pero el “cómo” está cambiando rápidamente. Estamos creando productos con un enfoque “llave en mano” para clientes tan pequeños como autores autopublicados hasta marcas reconocidas mundialmente. La innovación en la IA está fomentando una experiencia única y personalizada para ambos tipos de clientes.

Lo que más aprecian nuestros científicos es poder ver si sus técnicas o aplicaciones funcionan en tiempo real. En Amazon Ads concretamente, valoramos la ciencia aplicada frente a la teórica, por lo que nuestros científicos pueden probar técnicas e ideas y llevarlas al mercado para evaluarlas, aprender y ajustarlas con el fin de mejorar la experiencia general del cliente. Ver cómo los conceptos teóricos cobran vida mientras se trabaja estrechamente con líderes de ingeniería, diseño, producto y distribución permite a los científicos desarrollar una carrera integral en la creación de nuevos conceptos. Y, por supuesto, como parte de eso hay una comprensión más profunda del “impacto a escala” y lo que realmente se necesita para lanzar un nuevo producto cuando se abordan preocupaciones y compromisos del mundo real durante el proceso.

Amazon tiene un alto grado de responsabilidad, visibilidad y compromiso. Aunque no es un Principio de liderazgo oficial de Amazon, buscamos en las personas la capacidad de hacer concesiones cuando se enfrentan a problemas del mundo real. Cuando seleccionamos científicos, los miembros de mi equipo se preguntan: “¿Hasta dónde llega tu creatividad? ¿Puedes comunicar tu visión y movilizar a los que te rodean para que entiendan lo que intentas lograr? ¿Puedes aprender de tus errores y seguir adelante?”

Trabajar en una organización como Amazon puede ser desafiante a veces para los científicos que vienen directamente de la academia. De repente, los plazos y la comunicación adicional durante el proceso se comprimen en un marco temporal más corto. Es un ajuste para algunos. Al mismo tiempo, es una gran oportunidad para que las personas perfeccionen nuevas habilidades. Hay valor derivado del rigor, la aplicación de los fundamentos y saber cuándo levantar la mano para colaborar o buscar consejos sabios entre los equipos. Enfatizamos la mentalidad de “pensar en grande, empezar en pequeño”, lo cual es un desafío interesante de resolver si pensamos en la cantidad de clientes a los que llegan nuestros productos. Amazon es desafiante, pero también es emocionante.

Buscamos diferentes conjuntos de habilidades según el nivel, el tipo de producto y el equipo. En el nivel experimentado, definitivamente buscamos personas que puedan usar su experiencia previa y relacionarla con nuestros principios de liderazgo. Por ejemplo, tener un alto grado de “Aprender y ser curiosos” y "Responsables y comprometidos” ayudará a los científicos a tener éxito en Amazon. Pero, en resumen, buscamos personas inteligentes, trabajadoras y curiosas a las que les motive resolver problemas complejos.

También buscamos personas que puedan entender la escala de Amazon y que hayan demostrado tener impacto a escala en niveles más experimentados. Explicar la escala a la que trabajamos, en comparación con otras empresas, es probablemente el concepto más difícil de explicar a los candidatos potenciales. No lo entendí bien hasta que me incorporé.

Los mayores desafíos a los que nos enfrentamos a la hora de buscar talento de primer nivel tienden a ser específicos del campo, como encontrar la experiencia adecuada en visión por computadora e ingeniería óptica. En el panorama de la IA generativa, dependiendo de lo que la empresa intente resolver, podríamos pensar en científicos que han trabajado en un tipo específico de grandes modelos de lenguaje. Sin embargo, estamos abiertos a incorporar científicos de diferentes orígenes y formaciones.

No necesariamente. Depende del puesto específico y en qué etapa se encuentre el equipo en términos de desarrollo del producto. Entender los marcos básicos es importante, pero contratamos científicos de diversos orígenes, incluidos servicios financieros, salud, docente y empresas tecnológicas, tanto grandes como pequeñas. Por supuesto, si vas a liderar un equipo ya establecido de científicos en tecnología de anuncios, es bueno tener experiencia previa para que la incorporación sea más rápida, pero generalmente nuestros científicos vienen de diferentes ámbitos y desarrollan carreras diversas aquí.

Tienen que tomarse la preparación en serio. Dependiendo del nivel y la experiencia, nuestras entrevistas duran entre cinco y seis horas y se centran tanto en los principios de liderazgo como en las capacidades técnicas. A la hora de prepararse, animo a los candidatos a revisar los dominios que han descrito en sus currículos, a repasar los fundamentos de programación y a revisar las publicaciones que han escrito o en las que han contribuido, ya que nuestros entrevistadores podrían querer obtener una comprensión más profunda de su experiencia previa en investigación. También animo a los candidatos a pensar de manera creativa. Si tu experiencia previa no responde a una pregunta que te haga un entrevistador, está bien decir que no es un problema con el que te hayas encontrado antes, pero aun así deberías intentar resolverlo de manera teórica. A los entrevistadores les interesa cómo piensas y qué reflexiones puedes ofrecer basadas en tu visión, experiencia y proceso de pensamiento. Concéntrate en lo que has logrado, dónde has generado impacto y cómo has manejado los fracasos o desafíos.

La comunidad científica de Amazon va mucho más allá de los anuncios. La ciencia, como familia profesional, está muy bien establecida en Amazon y existe una amplia red de compañeros que colaboran en eventos, tanto internos como externos. A nivel interno, tenemos una conferencia anual sobre aprendizaje automático para nuestro talento científico, que lleva varios años celebrándose. Es una plataforma fantástica que comparte lo que cada equipo está haciendo en toda el sector. También hay paneles de conversación periódicos y charlas técnicas para que los científicos mejoren sus habilidades y amplíen sus redes de contactos. Hemos tenido algunos innovadores fantásticos que han hablado con nuestros equipos sobre diversos temas, y algunos continúan colaborando con nuestros equipos hoy en día.

Lo que me encanta de la ciencia en Amazon es que pensamos en la contratación más allá de los puestos estándar. Me uní a Amazon para ayudar a redimensionar el programa Amazon Scholars, y mi antiguo equipo ha hecho un trabajo fantástico expandiendo Amazon Scholars a profesores asociados y posdoctorados. Esto significa que las personas innovadoras comprometidas con el mundo académico pueden dedicar su tiempo durante el verano, en periodos sabáticos o a tiempo parcial durante el año, y trabajar junto a nuestros científicos para poner a prueba y aplicar la teoría en la práctica.

Después de haber respaldado a varios equipos que han lanzado con éxito nuevos productos increíbles, es una sensación maravillosa ser parte de un trabajo que tiene una repercusión positiva en nuestros clientes mientras construimos los cimientos de unas carreras de éxito en la ciencia.