Conoce a Rhea Goel, científica aplicada sénior en Sponsored Products

Para leer más historias sobre nuestro trabajo y las personas que forman parte de Amazon Ads, regresa a nuestra página de inicio de Carreras.

Conoce a Rhea, directora de ciencias aplicadas en Amazon Ads. Comenzó su trayectoria profesional como pasante de desarrollo de software y ahora dirige un equipo de científicos e ingenieros.

En esta entrevista, Rhea explica cómo ha combinado su formación en ingeniería y su experiencia en aprendizaje automático para abordar algunos de los desafíos publicitarios más complejos de la empresa. También comparte cómo los científicos pueden dar forma a la estrategia empresarial mientras desarrollan sus carreras en direcciones inesperadas.

Hola, Rhea. ¿Nos puedes contar sobre tu trayectoria profesional en Amazon hasta ahora?

Empecé como practicante de ingeniería. Siempre tuve planes de hacer la transición a un puesto científico porque eso fue lo que estudié. Sin embargo, elegí deliberadamente comenzar como ingeniera para poder aprender las habilidades necesarias para construir e implementar sistemas de producción y entender las mejores prácticas para desarrollar en el mundo real.

Después de hacer la transición a un puesto de ciencia aplicada en Amazon Fashion, me especialicé en sistemas de recomendación, clasificación y personalización. Me uní a Amazon Ads en 2023 y desde entonces he avanzado hasta llegar a dirigir un equipo en la organización de Sponsored Products. Ser una ingeniera competente me ayudó a volverme más autónoma y segura como científica, y también significa que soy muy capaz de liderar un equipo empresarial diverso que tiene tanto especialistas en ciencia como en ingeniería trabajando juntos para alcanzar objetivos.

¿Qué te atrajo a Amazon Ads particularmente?

En el mundo de la publicidad, hay problemas realmente difíciles de resolver. Estás tratando de colocar anuncios de una manera que asegure que los clientes vean el contenido más útil para ellos, mientras que al mismo tiempo los anunciantes obtienen el mayor rendimiento de sus anuncios y Amazon, como editor, hace crecer su negocio. Mantener el equilibrio entre tres entidades es muy desafiante y delicado. Disfruto especialmente de la cultura de experimentación rápida en Amazon, que nos permite probar nuevos modelos de aprendizaje automático que operan bajo estos objetivos diversos, normalmente en competencia.

¿Qué tan cerca están los científicos del negocio en Amazon Ads?

En Amazon, los científicos aplicados realmente pueden influir en la estrategia comercial más amplia. Hay varias oportunidades formales durante el año, incluida la planificación anual, la planificación trimestral y los hackatones programados regularmente, donde cualquier persona, desde científicos junior hasta directores, puede aportar ideas a la mesa, trabajando hacia atrás desde un punto de dolor del cliente o un objetivo comercial. En todos los niveles, nos animan a plasmar nuestras ideas en papel para que los líderes las revisen y las impulsen.

Te formaste en ciencias aplicadas, así que debes tener un gran entusiasmo por cómo se está usando la tecnología en la publicidad. ¿Qué es lo que más te interesa en este momento?

Hay tantas aplicaciones prácticas de los modelos de lenguaje grande (LLMs) que podrían transformar el espacio de clasificación de anuncios. Por ejemplo, actualmente estamos explorando cómo usar LLMs para entender mejor las consultas de búsquedas de los compradores y producir resultados de búsqueda más relevantes en términos de diferentes atributos de productos como la marca. Un LLM nos simplifica esto porque viene con mucho conocimiento del mundo desde el principio.

¿Cómo ha respaldado Amazon tu crecimiento profesional a lo largo de los años?

Siento que los líderes están muy comprometidos con mi crecimiento profesional. Por ejemplo, hace tiempo mi gerente le mencionó a mi director que yo estaba interesada en seguir el camino de la gerencia. Mi director recordó esto, evaluó mis habilidades a lo largo del tiempo, y luego me trajo una oportunidad para dar el salto. Recientemente comencé a dirigir un equipo, lo cual ha sido una gran experiencia de aprendizaje.

También hay muchas oportunidades de mentoría. Tan pronto como te unes a Amazon, tu gerente generalmente te asigna un compañero guía para tu integración y un mentor. Hay un programa llamado “Mujeres en ingeniería” y esquemas formales de mentoría en todo Amazon, y tu administrador puede ayudarte a encontrar el mentor adecuado para ti.

¿Los científicos tienen la oportunidad de llevar a cabo investigaciones?

Por supuesto. Cada año Amazon organiza la Amazon Machine Learning Conference (AMLC), que es una conferencia científica interna con un nivel muy alto y una baja tasa de aceptación. Los científicos frecuentemente trabajan en proyectos con propiedad intelectual y puede ser difícil publicar externamente, pero con AMLC, tienes la oportunidad de publicar investigación científica. Dado que tiene un estándar tan alto y una tasa de aceptación tan baja, es igual de gratificante. Si te seleccionan para una presentación oral o una presentación en póster, tienes la oportunidad de presentar tu trabajo en todo Amazon, y eso es fantástico para aumentar la visibilidad y el crecimiento personal.

¿Puedes contarnos sobre algún proyecto del que estés especialmente orgullosa?

Recientemente trabajé en un modelo que personaliza los anuncios de Sponsored Products en la página de resultados de búsqueda para mostrar a los clientes más productos que coincidan con sus intereses. Nuestra filosofía en Amazon es la "Pasión por el cliente", por lo que nuestro objetivo final es hacer que la experiencia publicitaria sea útil y relevante para los clientes. Nuestro modelo mejoró significativamente la experiencia del cliente.

Este modelo utiliza aprendizaje por refuerzo, una de las disciplinas más difíciles de llevar a producción. Tuvimos excelentes discusiones internas sobre la superposición entre la disciplina del aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje automático causal. La gente del equipo tomó ideas de ambos campos para construir este modelo. Fue un proyecto gratificante porque suponía un reto científico y a la vez tenía un impacto tangible en el cliente.

Basándote en tu trayectoria profesional hasta ahora, ¿qué consejo le darías a alguien que está considerando unirse a Amazon Ads?

Este es probablemente el entorno de trabajo más acelerado en el que trabajarás, y es un lugar donde puedes encontrar tu propio espacio. Si te interesa una carrera más enfocada en la investigación profunda, hay equipos en Amazon Ads que se dedican a eso. Si estás más interesado en la experimentación rápida y la aplicación empresarial de las últimas tecnologías de aprendizaje automático, también hay muchos equipos que se dedican a eso.

Finalmente, la escala de Amazon es masiva, así que tienes la oportunidad de aprender de algunas de las mejores mentes de la industria. Si estás dispuesto a aprender, realmente puedes convertirte en un experto en el campo porque estás rodeado de los mejores. Lo que quieras hacer está disponible aquí.