Gặp gỡ Natalie, Trưởng bộ phận Thu hút nhân tài cho lĩnh vực khoa học tại Amazon Ads

Gặp gỡ Natalie Matushevsky, Trưởng bộ phận Thu hút nhân tài tại Boston chuyên tuyển dụng nhân viên kỹ thuật và điều hành. Cô hiện là người đứng đầu bộ phận tuyển dụng nhân sự khoa học cho Amazon, tập trung vào các nhân tài giàu kinh nghiệm cho Amazon Ads, IMDb, cũng như Thiết bị và dịch vụ. Trong thời gian làm việc tại Amazon, Natalie đã giúp nhiều nhóm tuyển dụng nhân tài để hỗ trợ phát triển các sản phẩm mới từ ý tưởng ban đầu đến triển khai trên quy mô toàn diện.

Natalie mang đến sự hiểu biết độc đáo về những điều khiến Amazon Ads trở thành một nơi thú vị để các nhà khoa học đổi mới và phát triển. Trong cuộc phỏng vấn này, cô chia sẻ quan điểm của mình về công việc của các nhà khoa học, cách ứng viên có thể chuẩn bị cho cuộc phỏng vấn và nền văn hóa xác định vai trò khoa học tại Amazon Ads.

Tôi nghĩ điều khiến Amazon Ads khác biệt là các nhà khoa học của chúng tôi có giao tiếp gần gũi với khách hàng quảng cáo và người tiêu dùng. Không giống như các công ty công nghệ lớn khác, nơi các nhà khoa học có thể làm việc với các vấn đề trừu tượng, công việc của các nhà khoa học của chúng tôi ảnh hưởng trực tiếp đến cách các thương hiệu kết nối với khách hàng. Họ có thể giải quyết các thách thức ở quy mô lớn, từ việc giúp các tác giả tự xuất bản tìm thấy đối tượng khách hàng của mình đến tối ưu hóa chiến dịch cho các tập đoàn lớn như Hyundai hoặc thương hiệu của Martha Stewart.

Những thách thức mà các nhà khoa học của chúng tôi đang tìm cách giải quyết luôn lấy khách hàng làm trung tâm và phù hợp với các sản phẩm mới hoặc nâng cao để làm hài lòng khách hàng. Tôi không nghĩ điều này mang tính riêng biệt đối với lĩnh vực khoa học. Sự ám ảnh vì khách hàng là một sứ mệnh nhất quán đối với tất cả mọi người tại Amazon, nằm trong DNA của chúng tôi.

Năm nay, nhóm nghiên cứu đang nghiêng về AI tạo sinh để tối ưu hóa chu kỳ khách hàng tổng thể cho cả thương hiệu lớn và nhỏ. Họ đang nghĩ về những câu hỏi như sau: “Làm thế nào chúng ta có thể tạo ra một chiến dịch độc đáo, tùy chỉnh có liên quan đến một thương hiệu được biết đến ít hơn và có ngân sách hạn chế? Làm thế nào chúng ta có thể nâng cao sự hiểu biết sâu sắc hơn về tối ưu hóa phễu cho khách hàng hiện tại? Chúng ta có thể triển khai và thử nghiệm những công cụ nào giúp dễ dàng tiếp cận mô hình tự phục vụ? Chúng ta có thể tận dụng những công nghệ mới ở đâu để nâng cao tầm nhìn sáng tạo?” Các chủ đề này là những câu hỏi đã có từ lâu trong ngành quảng cáo, nhưng “cách làm” đang thay đổi nhanh chóng. Chúng tôi đang tạo ra những phương pháp tiếp cận “bàn giao trọn gói” cho các sản phẩm dành cho khách hàng nhỏ như các tác giả tự xuất bản và khách hàng lớn như các thương hiệu nổi tiếng về đồ gia dụng. Sự đổi mới về AI đang thúc đẩy trải nghiệm độc đáo và có chọn lọc cho cả hai loại khách hàng.

Điều lớn nhất các nhà khoa học của chúng tôi đánh giá cao là có khả năng thấy được liệu các kỹ thuật hoặc ứng dụng của họ có hiệu quả không theo thời gian thực. Cụ thể là tại Amazon Ads, chúng tôi coi trọng khoa học ứng dụng hơn so với khoa học lý thuyết, vì vậy các nhà khoa học của chúng tôi có thể kiểm tra các kỹ thuật và ý tưởng, đồng thời đưa ra thị trường để kiểm tra, tìm hiểu và tinh chỉnh chúng để cải thiện trải nghiệm tổng thể của khách hàng. Việc thấy được các khái niệm lý thuyết đi vào cuộc sống trong khi phối hợp chặt chẽ với các trưởng nhóm kỹ thuật, thiết kế, sản phẩm và phân phối sẽ cho phép các nhà khoa học phát triển một sự nghiệp toàn diện trong việc áp dụng các khái niệm mới vào cuộc sống. Và tất nhiên, trong hoạt động này, chúng tôi có sự hiểu biết sâu sắc hơn về “tác động ở quy mô lớn” và những gì thực sự cần thiết để triển khai một sản phẩm mới trong quá trình giải quyết các mối quan ngại thực tế và cân nhắc lựa chọn trong quá trình thực hiện.

Amazon có tinh thần làm chủ, sự minh bạch và trách nhiệm giải trình cao. Mặc dù không phải là Nguyên tắc lãnh đạo (LP) chính thức của Amazon, khả năng nắm được những cân nhắc lựa chọn dựa trên những mối quan ngại thực tế là điều mà chúng tôi muốn thấy ở các cá nhân. Khi chúng tôi tuyển dụng các nhà khoa học, các thành viên trong nhóm của tôi sẽ nghĩ: “Bạn có thể sáng tạo đến mức nào? Bạn có thể truyền đạt tầm nhìn của mình và huy động những người xung quanh để hiểu những gì bạn đang cố gắng đạt được không? Bạn có thể học hỏi từ những sai lầm của mình và tiến về phía trước không?”

Làm việc tại một tổ chức như Amazon đôi khi có thể là một thách thức đối với các nhà khoa học mới chuyến đến từ môi trường học thuật. Đột nhiên, họ buộc phải đáp ứng những thời hạn và giao tiếp dày đặc trong công việc trong một khung thời gian ngắn hơn. Với một số người, họ cần phải điều chỉnh. Đồng thời, đó là một cơ hội lớn để mọi người trau dồi kỹ năng mới. Sự nghiêm ngặt, áp dụng các nguyên tắc cơ bản và biết khi nào nên chủ động hợp tác hoặc tìm kiếm lời khuyên sáng suốt từ các nhóm khác đều sẽ mang lại giá trị. Chúng tôi nhấn mạnh tư duy “suy nghĩ lớn, bắt đầu nhỏ”, đây là một vấn đề thú vị cần giải quyết khi xét đến số lượng khách hàng mà sản phẩm của chúng tôi tiếp cận. Amazon là một thách thức, nhưng cũng rất thú vị!

Chúng tôi tìm kiếm các mảng kỹ năng khác nhau tùy thuộc vào cấp độ, loại sản phẩm và nhóm nhân sự. Với những người có kinh nghiệm, chúng tôi chắc chắn đang tìm kiếm những người có thể áp dụng kinh nghiệm trước đây vào các LP của chúng tôi. Ví dụ: việc sở hữu các khả năng “Học hỏi và ham hiểu biết” và “Tinh thần làm chủ” ở mức độ cao sẽ giúp các nhà khoa học thành công tại Amazon. Nhưng nói tóm lại, chúng tôi tìm kiếm những người thông minh, chăm chỉ, ham hiểu biết, những người có động lực để giải quyết các vấn đề phức tạp.

Chúng tôi cũng tìm kiếm những người có thể hiểu quy mô của Amazon và đã chứng minh được tác động ở quy mô lớn với cấp độ có nhiều kinh nghiệm hơn. Quy mô trong công việc của chúng tôi, khi so sánh với các công ty khác, có lẽ là khái niệm khó khăn nhất để giải thích cho các ứng viên tiềm năng. Tôi không thực sự hiểu được điều này cho đến khi gia nhập công ty.

Những thách thức lớn nhất mà chúng tôi gặp phải khi tìm kiếm những nhân tài hàng đầu có xu hướng khác nhau theo từng lĩnh vực – như tìm kiếm chuyên môn phù hợp trong lĩnh vực Thị giác máy tính và Kỹ thuật quang học. Trong bối cảnh AI tạo sinh, tùy thuộc vào những gì doanh nghiệp đang cố gắng giải quyết, chúng tôi có thể xem xét các nhà khoa học đã làm việc với một loại mô hình ngôn ngữ lớn cụ thể. Tuy nhiên, chúng tôi sẵn sàng tuyển dụng các nhà khoa học từ nhiều lĩnh vực khác nhau đến với công ty.

Không cần thiết. Điều này phụ thuộc vào vai trò cụ thể và vị trí của nhóm trong công việc phát triển sản phẩm. Hiểu được các khung cơ bản là việc quan trọng, nhưng chúng tôi tuyển dụng các nhà khoa học từ nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe, học thuật và các công ty công nghệ lớn nhỏ. Tất nhiên, nếu bạn sẽ lãnh đạo một nhóm các nhà khoa học đã có kinh nghiệm trong lĩnh vực công nghệ quảng cáo, bạn nên có kinh nghiệm từ trước để tăng tốc nhanh hơn, nhưng nhìn chung các nhà khoa học của chúng tôi đến đây từ các lĩnh vực khác nhau trong cuộc sống và tiếp tục có nhiều sự nghiệp khác nhau ở đây.

Hãy chuẩn bị một cách nghiêm túc. Tùy thuộc vào trình độ và kinh nghiệm, các cuộc phỏng vấn của chúng tôi kéo dài từ năm đến sáu giờ và tập trung vào cả các LP và năng lực kỹ thuật. Khi hướng dẫn các ứng viên chuẩn bị, tôi khuyến khích họ xem lại các lĩnh vực mà họ đã nêu trong sơ yếu lý lịch, nâng cao khả năng lập trình cơ sở và xem lại các ấn phẩm họ đã viết hoặc đóng góp, vì những người phỏng vấn của chúng tôi có thể muốn hiểu sâu hơn về kinh nghiệm nghiên cứu trước đây. Tôi cũng khuyến khích các ứng viên có tư duy vượt ra khỏi các giới hạn. Nếu kinh nghiệm trước đây của bạn không hỗ trợ cho một câu hỏi từ người phỏng vấn, bạn có thể nói rằng mình chưa từng gặp vấn đề đó trước đây, nhưng bạn vẫn nên cố gắng giải quyết nó về mặt lý thuyết. Người phỏng vấn quan tâm đến cách bạn tư duy và những phản hồi mà bạn có thể cung cấp dựa trên tầm nhìn, kinh nghiệm và quá trình tư duy của bạn. Tập trung vào những gì bạn đã cung cấp, khía cạnh bạn đã tạo ra tác động và cách bạn xử lý thất bại hoặc thách thức.

Cộng đồng khoa học của chúng tôi tại Amazon trải rộng hơn nhiều so với chỉ quảng cáo. Khoa học là một nhóm công việc đã phát triển rất mạnh tại Amazon và có một mạng lưới rộng lớn các đồng nghiệp hợp tác với nhau thông qua các sự kiện, cả bên trong và bên ngoài. Trong nội bộ, chúng tôi có một hội nghị hàng năm về máy học dành cho các tài năng khoa học của chúng tôi đã diễn ra trong vài năm. Đó là một nền tảng tuyệt vời để họ chia sẻ những gì mà mỗi nhóm đang tiến hành trong toàn ngành. Ngoài ra, có các cuộc thảo luận nhóm thường xuyên và các cuộc trò chuyện về công nghệ để các nhà khoa học nâng cao kỹ năng và phát triển mạng lưới quan hệ của họ. Chúng tôi đã mời một số nhà đổi mới nổi tiếng đến nói chuyện với các nhóm tại Amazon về một loạt các chủ đề; và một số vẫn tiếp tục hợp tác với các nhóm của chúng tôi ngày hôm nay.

Điều tôi yêu thích về lĩnh vực khoa học tại Amazon là chúng tôi nghĩ về việc tuyển dụng ngoài những vị trí tiêu chuẩn. Tôi gia nhập Amazon để giúp mở rộng chương trình Học giả Amazon, và nhóm trước đây của tôi đã thực hiện một công việc tuyệt vời trong việc mở rộng chương trình Học giả Amazon cho các phó giáo sư và nghiên cứu sinh sau tiến sĩ. Điều này có nghĩa là các nhà đổi mới cam kết với học thuật có thể dành thời gian trong mùa hè, nghỉ phép hoặc làm việc bán thời gian trong năm và làm việc cùng với các nhà khoa học của chúng tôi để kiểm tra và thử nghiệm lý thuyết sang ứng dụng.

Sau khi hỗ trợ một số nhóm triển khai thành công các sản phẩm mới ấn tượng, tôi đã có một cảm giác thật tuyệt vời khi góp phần trong công việc có tác động tích cực đến khách hàng của chúng tôi và đồng thời xây dựng nền tảng cho các sự nghiệp thành công trong lĩnh vực khoa học.