Conheça Amjad, diretor de ciência aplicada para Sponsored Products e Sponsored Brands

Quando Amjad ingressou na Amazon Ads em 2019 como cientista aplicado principal, ele tinha recebido várias ofertas de importantes empresas de tecnologia. Sua escolha de se juntar à Amazon Ads foi motivada pela clara oportunidade que ele viu de causar um impacto imediato. Desde então, ele cresceu do papel de contribuidor individual para o papel de líder, primeiro desenvolvendo uma equipe de engenheiros e cientistas e depois trabalhando como diretor na divisão de Sponsored Products e Sponsored Brands.

Entrei na Amazon Ads em 2019 como cientista aplicado principal. Vi uma clara oportunidade de contribuir desde o primeiro dia e causar um impacto significativo, que foi o que mais me interessou. Dado o meu histórico e o momento em que a Amazon Ads se encontrava, eu entendi como minha experiência poderia agregar valor imediatamente. Entrei para focar na melhoria da relevância dos Sponsored Products exibidos nos resultados da pesquisa da Amazon, que era uma área em alta para a Amazon Ads na época. Durante meus cinco anos de trabalho na Amazon, contribuí para diversas outras áreas, como recuperação semântica, modelagem de afinidade, medição de experiência de busca e, mais recentemente, compras conversacionais.

Praticamos o que chamamos de "ciência centrada no cliente". A abordagem retroativa da Amazon significa que começamos com problemas específicos dos clientes e trabalhamos para resolvê-los, em vez de conduzir pesquisas puras que talvez não gerem impacto para o cliente. Nossas equipes são tipicamente multifuncionais, combinando expertise em produto, engenharia e ciência, o que possibilita melhores colaborações e implementação mais rápida de soluções.

Para começar, existe uma variedade incrivelmente diversa de problemas que exigem diferentes tipos de conhecimento científico. Cientistas trabalham em recuperação de informação, processamento de linguagem natural, compreensão de imagens, IA generativa, teoria dos jogos, mecanismos de leilão e otimização. Com a revolução da IA, estamos vendo oportunidades sem precedentes para tornar os anúncios verdadeiramente úteis através de uma melhor contextualização e explicação. Pense bem: antes, a publicidade era como um outdoor com texto limitado, mas agora, com a IA, podemos realmente explicar por que uma recomendação patrocinada vale a consideração do cliente.

O que também é único é como abordamos esses desafios em um ambiente de produção. Desenvolver aplicações de IA é uma coisa, mas fazê-las funcionar em grande escala com restrições reais de negócios em custos e latência cria problemas científicos fascinantes. Todos os nossos cientistas têm acesso a extensos recursos e ferramentas da AWS, então eles não são limitados por restrições técnicas; isso é extremamente útil quando trabalham em problemas desafiadores.

É acelerado e pode ser desafiador—mas há muito apoio, e os cientistas podem construir uma forte rede de colegas. Os cientistas estão espalhados por toda a Amazon, então temos um programa centralizado da Amazon Science com a missão de apoiar toda a comunidade científica. Oferece oportunidades como mentoria, workshops, palestras com nomes conhecidos da Amazon e da comunidade científica em geral, e apoio para publicações.

A Amazon Science também organiza conferências internas, como a Amazon Machine Learning Conference (AMLC). A AMLC é altamente concorrida, com uma taxa de aceitação em torno de 20%. Permite que cientistas em toda a Amazon se mantenham atualizados com o estado da arte em várias áreas de IA, façam networking com colegas fora de suas equipes imediatas e iniciem colaborações. É ótimo ver cientistas trabalhando em projetos de pesquisa em todas as divisões da Amazon.

O desenvolvimento profissional acontece em múltiplos níveis. Existe um programa formal de mentoria onde novos cientistas podem se conectar com mentores experientes de diferentes equipes. Os cientistas podem compartilhar seu trabalho em diferentes estágios através de fóruns internos e receber feedback desde a concepção até a implementação. E acho particularmente valioso que eles tenham acesso direto à liderança que pode se engajar em discussões técnicas detalhadas sobre o trabalho deles.

Além da Amazon, apoiamos ativamente os cientistas no desenvolvimento de seus perfis externos por meio da participação em conferências e em comitês de programas. Também temos equipes dedicadas focadas em representar a Amazon nas principais conferências, criando oportunidades para cientistas se engajarem com a comunidade científica mais ampla.

Nossa cultura de escrita se alinha bem com o pensamento científico. Todos, desde engenheiros até gerentes de produto, escrevem documentos que exigem narrativas apoiadas por dados e exemplos. Também temos uma tolerância significativa para iteração e experimentação. Entendemos que problemas desafiadores exigem múltiplas tentativas para serem resolvidos; aprender com experimentos malsucedidos é tão valorizado quanto aprender com os bem-sucedidos.

Não estamos pensando apenas na publicidade como forma de gerar receita; colocamos o cliente em primeiro lugar e focamos na criação de valor, o que é semelhante à abordagem geral da Amazon. Vemos a publicidade como uma ferramenta de descoberta tanto para compradores quanto para anunciantes. Os cientistas trabalham em todas as camadas do desafio; isso inclui determinar quais anúncios mostrar e quando, além de colaborar com designers de UX na apresentação. É sobre fazer a publicidade ser verdadeiramente útil em vez de intrusiva.

Operamos em mais de 20 países em diferentes regiões e culturas. Cientistas podem ver seu trabalho lançado em múltiplos mercados, do Brasil a Singapura, impactando centenas de milhões de pessoas em todo o mundo. Essa escala global oferece oportunidades únicas para resolver problemas complexos em diversos contextos. A dimensão do trabalho que fazemos é notável e muito empolgante.