认识商品推广和品牌应用科学总监 Amjad

2019 年，Amjad 加入亚马逊广告担任首席应用科学家时，他已经收到了多家知名科技公司的邀请。他之所以选择加入亚马逊广告，是因为看到了能够立即产生影响的明显机会。自那以后，他不断成长，从一名独立贡献者逐步晋升为领导者：先是组建起一支由工程师和科学家组成的团队，随后又在商品推广和品牌部门担任总监一职。

我于 2019 年加入亚马逊广告，担任首席应用科学家。从第一天起，我就看到了一个明确的机会，可以做出贡献并产生重大影响，这是我最感兴趣的。鉴于我的背景以及当时亚马逊广告所处的阶段，我深知我的专业知识将如何立即创造价值。我加入后专注于提高亚马逊搜索结果中显示的商品推广的相关性，这在当时是亚马逊广告的一个热门领域。在亚马逊工作的五年里，我还在其他多个领域做出了贡献，例如语义检索、关联建模、搜索体验衡量，以及最近的对话式购物。

亚马逊践行“以客户为中心的科学”。 亚马逊的逆向工作方法意味着我们从具体的客户问题出发，致力于解决这些问题，而不是进行可能不会对客户产生影响的纯粹研究。我们的团队通常是跨职能的，将产品、工程和科学专业知识相结合，这样可以更好地协作和更快地实施解决方案。

首先，存在着各种各样的问题，它们需要用不同的科学专业知识来解决。科学家们的工作涉及信息检索、自然语言处理、图像理解、生成式 AI、博弈论、竞拍机制以及优化等多个领域。随着 AI 革命的到来，我们迎来了前所未有的机遇，可以通过更精准的情境化和解释来使广告真正变得有用。想象一下，在过去，广告就像一块文字有限的广告牌，但现在借助 AI，我们可以真正解释为什么某个推广建议值得客户考虑。

此外，我们在生产环境中应对这些挑战的方式也是独一无二的。构建 AI 应用程序是一方面，但在实际的业务约束条件下，例如成本和延迟，，使其大规模运行则会带来极具吸引力的科学难题。我们所有的科学家都可以访问丰富的 AWS 资源和工具，因此他们不会受到技术上的限制；这在解决具有挑战性的问题时非常有帮助。

在亚马逊广告担任科学家，工作节奏快且可能颇具挑战，但这里提供了大量支持，科学家们可以建立起一个强大的同行网络。亚马逊内部各个角落都有科学家的身影，因此我们设立了一个集中的 Amazon Science 计划，旨在支持整个科学社区。该计划提供了诸多机会，包括导师指导、研讨会、来自亚马逊及更广泛科学界的顶尖演讲者的讲座，以及对学术发表的支持。

Amazon Science 还组织内部会议，例如亚马逊机器学习大会 (AMLC)。AMLC 的竞争非常激烈，录取率大约在 20%。它让亚马逊内部的科学家们能够及时了解各种 AI 领域的最新进展，与团队之外的同事建立联系，并发起合作。看到亚马逊各个部门的科学家都在从事研究项目，这真是太棒了。

职业发展涉及多个层面。亚马逊设有正式的导师制度，让新科学家能与各团队的资深导师建立联系。科学家可在内部论坛分享各阶段工作，并获取全程反馈。而且我认为特别有价值的是，他们可以直接接触到领导层，领导层可以就他们的工作进行详细的技术讨论。

在亚马逊之外，我们积极支持科学家通过参加会议，加入项目委员会，来建立他们的外部形象。我们还拥有专门的团队，负责代表亚马逊参加顶级会议，为科学家与更广泛的科学社区互动创造机会。

我们的写作文化与科学思维非常吻合。从工程师到产品经理，每个人都撰写需要有数据和示例支持叙述的论文。我们对迭代和实验也有很大的容忍度。我们知道，具有挑战性的问题需要多次尝试才能解决；从失败的实验中吸取教训与向成功的实验学习一样重要。

我们不仅仅将广告视为一种产生收入的方式；我们将客户放在首位，并专注于创造价值，这与亚马逊的整体方法相似。我们将广告视为顾客和广告主的一种发现工具。科学家们在各个层面应对这一挑战；这包括确定展示哪些广告以及何时展示，以及与用户体验设计师合作进行展示设计。这是为了让广告真正对人们有所帮助，而不是造成打扰。

我们在不同地域和文化的 20 多个国家/地区开展业务。科学家们可以看到他们的工作在多个市场落地，从巴西到新加坡，影响着全球数亿人。这种全球规模为解决不同背景下的复杂问题提供了独特的机会。我们所做的工作规模非同寻常，非常令人兴奋。