亚马逊最大规模科学实习生项目详解

亚马逊迎来史上最大规模科学实习生团队

2022年7月28日

亚马逊正在其全球各地办事处 hosting 超过2000名科学实习生，这标志着该公司规模最大的科学实习生团队。其中，大多数学生担任应用科学实习职位，其次是数据科学和研究科学实习生。

科学实习生的日常工作

亚马逊全年提供科学实习机会。实习项目取决于学生的研究领域、兴趣以及所分配的团队。公司大多数与科学相关的实习持续12至16周。

在亚马逊的科学实习生有机会参与各种项目，从开发算法以降低训练大规模稀疏数据集的通信成本，到利用机器学习为亚马逊在线商店的产品列表添加缺失数据。

许多实习生最终成为亚马逊的正式科学家。在这些成为正式员工的人中，很多人也曾在亚马逊经历过不止一次的实习。

深度案例：专注于公平性与算法的哲学博士生

目前在宾夕法尼亚大学攻读哲学博士学位的亚历山大·托尔伯特，正在完成他在亚马逊的第二次科学实习。托尔伯特从其他研究生同学那里了解到亚马逊的实习机会，他的研究兴趣包括机器学习、因果推断和算法公平性。

“我的研究生教育涉及哲学和统计学，因此我的研究围绕公平性、机器学习和统计学的交叉领域，”他解释道。“我根本的兴趣在于围绕平等和歧视的规范性问题，并找到对这些具有明确政策含义的问题的解决方案。我利用在哲学和统计学方面的训练来指导和审视算法与模型的设计，以避免歧视和偏见造成的伤害。”

他在亚马逊的两次实习（均在亚马逊云服务的应用科学高级经理彼得·哈利南的指导下进行）使他能够将自己的研究兴趣付诸实践。

• 第一次实习：涉及通过让“偏见赏金猎人”寻找模型可能表现不佳的群体，来识别机器学习模型中的漏洞，然后根据这些发现改进模型。
• 第二次实习：托尔伯特正在帮助创建一个框架，以指导机器学习应用程序构建者在流程的每个步骤中减轻潜在的偏见。

他正在收集因未能满足公平性、可解释性或隐私性标准而造成重大损害的机器学习应用案例研究。每个案例研究都包括使用细节、用例、所涉机器学习解决方案的具体信息，包括关于设计者、部署者、开发者、操作者以及他们试图解决的问题、利益相关者是谁，以及公平性、可解释性和隐私性之间的各种权衡的信息。

托尔伯特和他的团队还在探索造成损害的根本和直接原因，以及如何可能预防损害，以及潜在的非人工智能解决方案。

“机器学习应用程序构建者缺乏一个能帮助他们预防透明度、隐私和公平性问题的框架。我们正试图创建一个有用的框架，为设计、部署、开发和运营提供指导。”

实习价值与建议

托尔伯特表示，他的两次实习经历不仅塑造了他的学术兴趣，也让他看到了博士后职业生涯的另一条道路，即在工业界工作。

他给其他考虑实习的人的建议是，不仅要利用与他们互动的科学家和研究人员的专业知识，还要与其他实习生多多交流。

“你周围有这么多聪明的人，不仅是你的团队成员，还有其他的实习生，”他说。“我想说的是，要保持合作精神。即使你可能在做一些看起来非常狭窄的事情，但我参加了很多科学讲座，这些讲座不仅有助于我目前在做的实习研究项目，也拓宽了我的学术兴趣。亚马逊有这么多资源，这么多聪明的人，我鼓励大家在实习期间充分利用这些资源。”

如何申请

2023年亚马逊科学实习申请现已开放。该计划包括导师指导、主持的讨论小组、与其他实习生交流的机会、与高级领导人的炉边谈话以及各种社交活动。FINISHED
更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公AI智能小助手）或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/
对网络安全、黑客技术感兴趣的朋友可以关注我的安全公众号（网络安全技术点滴分享）