Amazon Ads में साइंस के लिए टैलेंट एक्विजिशन लीडर नताली से मिलें

टेक्निकल और एक्ज़ीक्यूटिव भर्ती में महारत रखने वाली और बोस्टन से काम करने वाली टैलेंट एक्विजिशन लीडर नताली माटुशेव्स्की से मिलें. वह फ़िलहाल Amazon के लिए साइंस भर्ती के हेड के रूप में काम कर रही हैं, जो Amazon Ads, IMDb और डिवाइसों और सर्विस के लिए अनुभवी टैलेंट पर फ़ोकस करती हैं. Amazon में काम करते हुए, नताली ने शुरुआती कॉन्सेप्ट से लेकर पूरी तरह लागू करने तक नए प्रोडक्ट के विकास को सपोर्ट करने के मक़सद से कई टीमों के लिए टैलेंट की भर्ती करने में मदद की है.

नताली इस बारे में यूनीक इनसाइट ऑफ़र करती हैं कि Amazon Ads में वह कौन-सी चीज़ है जो वैज्ञानिकों को इनोवेट करने और आगे बढ़ने के लिए रोमांचक जगह बनाती है. इस इंटरव्यू में, वह वैज्ञानिकों द्वारा किए जाने वाले काम, इंटरव्यू के लिए उम्मीदवार किस तरह तैयारी कर सकते हैं और Amazon Ads में वैज्ञानिक भूमिकाओं को तय करने वाली संस्कृति के बारे में अपना नज़रिया शेयर करती हैं.

मुझे लगता है कि Amazon Ads को जो चीज़ सबसे अलग करती है, वह है हमारे वैज्ञानिकों का एडवरटाइज़िंग कस्टमर और कंज़्यूमर के साथ गहरा जुड़ाव. जहाँ अन्य बड़ी टेक कंपनियों में वैज्ञानिक एब्सट्रैक्ट समस्याओं पर काम कर सकते हैं, वहीं, हमारे वैज्ञानिकों का काम सीधे प्रभावित करता है कि ब्रैंड कस्टमर के साथ किस तरह जुड़ते हैं. वे ज़रूरत के हिसाब से चुनौतियों का सामना कर सकते हैं, सेल्फ़-पब्लिश लेखकों को उनकी ऑडियंस को खोजने में मदद करने से लेकर Hyundai या मार्था स्टीवर्ट के ब्रैंड जैसे मुख्य कॉरपोरेशन के लिए कैम्पेन को ऑप्टिमाइज़ करने तक.

हमारे वैज्ञानिक जिन चुनौतियों का हल खोजना चाहते हैं, वे हमेशा कस्टमर पर फ़ोकस होती हैं और हमारे कस्टमर को ख़ुश करने के लिए नए या बेहतर किए गए प्रोडक्ट के साथ जुड़ जाती हैं. मुझे नहीं लगता कि यह सिर्फ़ विज्ञान के लिए ही यूनीक है. Amazon पर हर किसी के लिए कस्टमर को लेकर जुनून लगातार चलने वाला मिशन है; यह हमारे DNA में है.

इस साल, टीम बड़े और छोटे दोनों ब्रैंड के लिए चौतरफ़ा कस्टमर साइकल को ऑप्टिमाइज़ करने के मक़सद से जनरेटिव AI पर फ़ोकस कर रही है. वे इस तरह के सवालों के बारे में सोच रहे हैं: “हम किसी ऐसे ब्रैंड के लिए यूनीक, कस्टमाइज़ किए गए कैम्पेन को किस तरह सम्बंधित बना सकते हैं जो कम मशहूर है और जिसका बजट सीमित है? हम मौजूदा कस्टमर के लिए फ़नल को ऑप्टिमाइज़ करने की गहरी समझ को किस तरह बढ़ा सकते हैं? हम कौन-से ऐसे टूल लॉन्च कर सकते हैं और पायलट कर सकते हैं जो सेल्फ़-सर्विस के लिए आसानी से उपलब्ध हैं? क्रिएटिव विज़न को बेहतर बनाने के लिए हम नई तकनीकों का फ़ायदा कहाँ उठा सकते हैं?” ये टॉपिक एडवरटाइज़िंग इंडस्ट्री में लंबे समय से चले आ रहे सवाल हैं, लेकिन “किस तरह” का सवाल तेज़ी से बदल रहा है. हम छोटे से लेकर सेल्फ़-पब्लिश लेखकों और बड़े से लेकर घरेलू नामी ब्रैंड तक के कस्टमर के प्रोडक्ट के लिए "घुमाव वाले बड़े" तरीक़े बना रहे हैं. AI इनोवेशन दोनों प्रकार के कस्टमर के लिए यूनीक और क्यूरेट किए गए अनुभव को बढ़ावा दे रहा है.

हमारे वैज्ञानिक के लिए ख़ुशी की सबसे बड़ी बात यह है कि वे यह देख पाते हैं कि उनकी तकनीकें या एप्लीकेशन रियल टाइम में काम कर पाते हैं या नहीं. ख़ौस तौर पर ऐड में, हम व्यावहारिक बनाम सैद्धांतिक साइंस को अहमियत देते हैं, इसलिए हमारे वैज्ञानिक तकनीकों और आइडिया को टेस्ट कर सकते हैं. साथ ही, उन्हें टेस्ट करने, सीखने और बेहतर बनाने के लिए मार्केट में ले जा सकते हैं, ताकि कस्टमर के पूरे अनुभव को बेहतर बनाया जा सके. इंजीनियरिंग, डिज़ाइन, प्रोडक्ट और डिस्ट्रीब्यूशन लीडर के साथ मिलकर काम करते हुए सैद्धांतिक अवधारणाओं को साकार होते देखना, वैज्ञानिकों को नई अवधारणाओं को साकार करने में बेहतर करियर बनाने में मदद करता है. और पक्के तौर पर, इसके हिस्से के रूप में, “ज़रूरत के हिसाब से असर” की गहरी समझ है और इस सफ़र में असल दुनिया की चिंताओं और उन्हें दूर करने के लिए काम करते समय नए प्रोडक्ट को लॉन्च करने के मक़सद से वास्तव में क्या ज़रूरी है.

Amazon में स्वामित्व, विज़िबिलिटी और जवाबदेही का लेवल बहुत ऊँचा है. हालाँकि, असल दुनिया की चिंताओं को देखते हुए उन्हें दूर करने की समझ रखना आधिकारिक Amazon लीडरशिप प्रिंसिपल (LP) नहीं है, यह ऐसी चीज़ है जिसे हम लोगों में खोजते हैं. जब हम वैज्ञानिकों की भर्ती कर रहे होते हैं, तो मेरी टीम के सदस्य सोच रहे होते हैं, “आप कितने क्रिएटिव हो सकते हैं? क्या आप अपना विज़न बता सकते हैं और अपने आस-पास के अन्य लोगों को यह समझने के लिए प्रेरित कर सकते हैं कि आप क्या हासिल करने की कोशिश कर रहे हैं? क्या आप अपनी ग़लतियों से सीख सकते हैं और आगे बढ़ सकते हैं?”

Amazon जैसे ऑर्गनाइज़ेशन में काम करना कई बार उन वैज्ञानिकों के लिए चुनौतीपूर्ण हो सकता है जो सीधे एकेडमिक से आते हैं. अचानक ही समय सीमाएँ और अतिरिक्त संवाद छोटी समय सीमा में शामिल हो जाते हैं. कुछ लोगों के लिए यह काम के हिसाब से ढलना है. साथ ही, यह लोगों के लिए नए कौशल को निखारने का यह बड़ा अवसर है. इसमें दृढ़ता, बुनियादी बातों को लागू करना और यह जानना कि मदद करने के लिए कब हाथ बढ़ाना है या टीमों के बीच कुशल सलाह-मशविरे के लिए अपना हाथ कब उठाना है, इन सब चीज़ों को जानने से वैल्यू हासिल होती है. हम “बड़ा सोचो, छोटे से शुरू करो” की मानसिकता पर ज़ोर देते हैं, जो मज़ेदार समस्या है, जिसे हल करना तब संभव है जब हम इस पर विचार करें कि हमारे प्रोडक्ट कितने कस्टमर तक पहुँचते हैं. Amazon चुनौतीपूर्ण है, लेकिन यह रोमांचक भी है!

हम लेवल, प्रोडक्ट के प्रकार और टीम के आधार पर स्किल की अलग-अलग रेंज की तलाश करते हैं. अनुभव के स्तर पर, हम पक्के तौर पर ऐसे व्यक्तियों की तलाश कर रहे हैं, जो अपने पहले के अनुभव का फ़ायदा उठा सकें और इसे हमारे LP से जोड़ सकें. जैसे, “लर्न एंड बी क्यूरियस” और “स्वामित्व” का लेवल ऊँचा रखने से वैज्ञानिकों को Amazon पर सफल होने में मदद मिलेगी. लेकिन कम शब्दों में, हम स्मार्ट, मेहनती, जिज्ञासु लोगों की तलाश करते हैं जो जटिल समस्याओं को हल करने के लिए प्रेरित होते हैं.

हम ऐसे लोगों की भी तलाश करते हैं जो Amazon के स्केल को समझ सकें और ज़्यादा अनुभवी लेवल पर ज़रूरत के हिसाब से प्रभाव डाल सकें. अन्य कंपनियों की तुलना में हम जिस स्केल पर काम करते हैं, उसे समझाना, संभावित उम्मीदवारों को समझाने के लिए शायद सबसे चुनौतीपूर्ण अवधारणा है. जब तक मैं शामिल नहीं हुई, तब तक मैं इसे सही मायने में समझ नहीं पाई.

टॉप टैलेंट की तलाश करते समय हमारे सामने सबसे बड़ी चुनौतियाँ डोमेन के हिसाब से ख़ास होती हैं. जैसे, कंप्यूटर विज़न और ऑप्टिकल इंजीनियरिंग में सही महारत हासिल करना. जनरेटिव AI के लैंडस्केप में, इस बात पर निर्भर करते हुए कि बिज़नेस किस चीज़ को हल करने की कोशिश कर रहा है, हम उन वैज्ञानिकों पर विचार कर सकते हैं जिन्होंने ख़ास प्रकार के बड़े भाषा मॉडल पर काम किया है. हालाँकि, हम अलग-अलग बैकग्राउंड के वैज्ञानिकों को एक साथ लाने के लिए तैयार हैं.

इसकी ज़रूरत नहीं है. यह ख़ास भूमिका और प्रोडक्ट के विकास के मामले में टीम की स्थिति पर निर्भर करता है. बुनियादी फ़्रेमवर्क को समझना अहम है, लेकिन हम अलग-अलग बैकग्राउंड के वैज्ञानिकों की भर्ती करते हैं, जिनमें फ़ाइनेंशियल सर्विस, हेल्थकेयर, एकेडमिक और बड़ी और छोटी टेक कंपनियाँ शामिल हैं. बेशक, अगर आप ऐड टेक में वैज्ञानिकों की स्थापित टीम की अगुवाई करने जा रहे हैं, तो तेज़ी से आगे बढ़ने के लिए पहले से अनुभव होना अच्छा है. लेकिन, आम तौर पर हमारे वैज्ञानिक जीवन के अलग-अलग क्षेत्रों से यहाँ आते हैं और यहाँ अलग-अलग करियर बनाते हैं.

तैयारी को गंभीरता से लें. लेवल और अनुभव के आधार पर, हमारे इंटरव्यू पाँच से छह घंटे तक चलते हैं और LP और तकनीकी क्षमताओं दोनों पर फ़ोकस करते हैं. तैयारी करते समय मैं उम्मीदवारों को प्रोत्साहित करती हूँ कि वे अपने रिज्यूमे में दिए गए डोमेन को रिव्यू करें, बेसलाइन कोडिंग पर ध्यान दें और उन पब्लिकेशन को रिव्यू करें, जिन्हें उन्होंने लिखा या जिनमें मदद की है, क्योंकि हमारे इंटरव्यू लेने वाले पहले के रिसर्च अनुभव की गहरी समझ हासिल करना चाहते हैं. मैं उम्मीदवारों को लीक से हटकर सोचने के लिए भी प्रोत्साहित करती हूँ. अगर आपका पहले का अनुभव किसी इंटरव्यू लेने वाले की ओर से पूछे गए सवाल को सपोर्ट नहीं करता है, तो यह कहना ठीक है कि यह ऐसी समस्या नहीं है जिसका आपने पहले सामना किया हो, लेकिन फिर भी आपको इसे सैद्धांतिक रूप से हल करने की कोशिश करनी चाहिए. इंटरव्यू लेने वाले इस बात में दिलचस्पी रखते हैं कि आप किस तरह सोचते हैं और आप अपने विज़न, अनुभव और विचार की प्रक्रिया के आधार पर कौन-से पहले के नतीजे ऑफ़र कर सकते हैं. इस बात पर फ़ोकस करें कि आपने क्या डिलीवर किया है, आपने कहाँ प्रभाव डाला है और आपने विफलताओं या चुनौतियों से किस तरह पार पाया है.

Amazon पर हमारी साइंस कम्युनिटी सिर्फ़ ऐड की तुलना में कहीं ज़्यादा व्यापक है. साइंस नौकरी परिवार के रूप में Amazon पर बहुत अच्छी तरह स्थापित है और ऐसे सहकर्मियों का बड़ा नेटवर्क है जो आंतरिक और बाहरी दोनों तरह के इवेंट के ज़रिए सहयोग करते हैं. आंतरिक रूप से, हमारे वैज्ञानिक टैलेंट के लिए सालाना मशीन लर्निंग कॉन्फ़ेंस होता है जो कई सालों से चल रहा है. यह शानदार प्लेटफ़ॉर्म है जो शेयर करता है कि हर टीम पूरी इंडस्ट्री में क्या कर रही है. इसके अलावा, वैज्ञानिकों के लिए अपने नेटवर्क को बेहतर बनाने और विकसित करने के लिए नियमित रूप से पैनल और तकनीकी चर्चाएँ होती हैं. हमने कुछ शानदार इनोवेटर से कई टॉपिक पर अपनी टीमों से बात की है; कुछ आज भी हमारी टीमों के साथ सहयोग करना जारी रखे हुए हैं.

Amazon पर साइंस के बारे में मुझे जो पसंद है वह यह है कि हम स्टैंडर्ड भूमिकाओं से परे काम पर रखने के बारे में सोचते हैं. मैं Amazon स्कॉलर प्रोग्राम को स्केल करने में मदद के लिए Amazon से जुड़ गई और मेरी पूर्व टीम ने Amazon स्कॉलर को एसोसिएट प्रोफ़ेसर और पोस्ट-डॉक्टेरेट तक आगे बढ़ाने के लिए शानदार काम किया है. इसका मतलब यह है कि जो इनोवेटेर एकेडमिक के लिए प्रतिबद्ध हैं, वे अपना समय गर्मियों के दौरान, छुट्टियों के दौरान या साल के दौरान पार्ट-टाइम के लिए बिता सकते हैं और हमारे वैज्ञानिकों के साथ मिलकर थ्योरी को टेस्ट करने और लागू करने के लिए काम कर सकते हैं.

कई टीमों को सपोर्ट करने के बाद, जिन्होंने शानदार नए प्रोडक्ट को सफलतापूर्वक लॉन्च किया है, ऐसे काम का हिस्सा बनना बहुत अच्छा लगता है, जो हमारे कस्टमर को पॉज़िटिव रूप से प्रभावित करता है. साथ ही, साइंस में सफल करियर के लिए आधार के तौर पर काम करता है.