Presentazione di Rhea Goel, Senior Applied Scientist di Sponsored Products

Presentazione di Rhea Goel, Senior Applied Scientist di Amazon Ads. Rhea ha iniziato il suo percorso professionale lavorando come stagista nello sviluppo software e ora dirige un team di scienziati e ingegneri.

In questa intervista, Rhea spiega come sia riuscita a unire il suo background da ingegnere alle competenze in materia di apprendimento automatico per affrontare alcune delle sfide pubblicitarie aziendali più complesse. Parla anche di come gli scienziati possano definire una strategia aziendale e al tempo stesso lasciare che le loro carriere si sviluppino verso direzioni inaspettate.

Ho iniziato come ingegnere stagista. La mia intenzione è sempre stata quella di passare a un ruolo di scienziato perché è quello per cui ho studiato. Tuttavia, ho intenzionalmente scelto di iniziare come ingegnere in modo da poter acquisire le competenze necessarie per realizzare e implementare sistemi di produzione e comprendere le best practice da utilizzare nel modo reale.

Dopo aver assunto un ruolo come esperto di scienze applicate all'interno di Amazon Fashion, mi sono specializzata in sistemi di raccomandazione, posizionamento e personalizzazione. Ora sto seguendo un percorso volto ad assumere un ruolo manageriale nel campo scientifico. Essere un ingegnere competente mi ha aiutato a diventare più autonoma e sicura come scienziata. Mi sento quindi perfettamente in grado di guidare un team aziendale diversificato in cui scienziati e ingegneri esperti lavorano a stretto contatto per raggiungere gli obiettivi.

Nella pubblicità è davvero difficile risolvere i problemi. Mentre cerchi di posizionare gli annunci in modo tale che i clienti vedano i contenuti a loro più utili, gli inserzionisti devono ottenere il massimo rendimento dai loro annunci e Amazon, in qualità di publisher, deve far crescere la propria attività. Mantenere l'equilibrio tra queste tre entità è un compito molto impegnativo e articolato. Mi piace molto la cultura promossa da Amazon verso la sperimentazione rapida, che ci consente di testare nuovi modelli di apprendimento automatico che lavorano in considerazione di questi obiettivi diversi, spesso contrastanti tra loro.

In Amazon, gli esperti di scienze applicate sono davvero in grado di influenzare una strategia aziendale più ampia. Durante l'anno abbiamo diverse opportunità formali, tra cui la pianificazione annuale e trimestrale nonché gli hackathon regolarmente programmati. In occasione di questi incontri, chiunque, dagli scienziati junior ai dirigenti, può portare idee sul tavolo, partendo da un problema del cliente o da un obiettivo aziendale. A ogni livello, siamo invitati a mettere le nostre idee su carta affinché i dirigenti le possano esaminare e portare avanti.

Con i loro numerosi utilizzi pratici, gli LLM (Large Language Models, modelli linguistici di grandi dimensioni) potrebbero trasformare il mondo del posizionamento degli annunci. Ad esempio, attualmente stiamo studiando come utilizzare gli LLM per comprendere meglio i termini di ricerca degli acquirenti e generare risultati di ricerca più rilevanti in termini di diversi attributi dei prodotti, come il brand. Un LLM ci semplifica il compito perché viene fornito con un'elevata conoscenza del mondo già integrata.

Credo che la leadership abbia investito molto sulla mia crescita professionale. Ad esempio, qualche tempo fa il mio manager accennò al mio direttore che avrei voluto intraprendere un percorso verso un ruolo manageriale. Ricordandosi di quanto aveva saputo, il mio direttore valutò le competenze che avevo acquisito nel tempo e mi offrì un'opportunità per fare il salto. Da poco mi occupo della gestione di un team, un'ottima esperienza di apprendimento.

Sono numerosissime anche le opportunità di mentoring. Appena inizi a lavorare in Amazon, solitamente il manager ti assegna un buddy che ti accompagnerà nelle fasi di onboarding e un mentore. Esistono un programma di mentoring denominato Women in Engineering e gli schemi formali di mentoring di Amazon. Il tuo manager può aiutarti a trovare il mentore più adatto a te.

Certamente. Ogni anno Amazon organizza l'Amazon Machine Learning Conference (AMLC), una conferenza interna sulle scienze, caratterizzata da standard molto elevati e tasso di accettazione basso. Agli scienziati capita spesso di lavorare su progetti con proprietà intellettuale e la pubblicazione all'esterno può essere difficile. Con AMLC, hai invece l'opportunità di pubblicare la tua ricerca scientifica. Considerando il fatto che gli standard sono così elevati e il tasso di accettazione basso, parteciparvi è gratificante. Chi viene selezionato per una presentazione orale o stampata ha l'opportunità di illustrare il suo lavoro a tutta l'azienda Amazon, possibilità straordinaria in termini di visibilità e crescita personale.

Di recente ho lavorato a un modello che personalizza gli annunci Sponsored Products nella pagina dei risultati di ricerca per mostrare ai clienti più prodotti in linea con i loro interessi. La filosofia di Amazon è incentrata sulla "Passione per il cliente", quindi il nostro obiettivo finale è rendere l'esperienza pubblicitaria utile e rilevante per i clienti. Il nostro modello ha migliorato significativamente l'esperienza del cliente.

Utilizza l'apprendimento per rinforzo, una delle discipline più difficili da implementare in produzione. Internamente abbiamo discusso a lungo sulla sovrapposizione tra apprendimento per rinforzo e apprendimento automatico causale e, per realizzare questo modello, i membri del team hanno preso spunto da entrambi i campi. È stato un progetto gratificante, stimolante dal punto di vista scientifico e con un impatto tangibile sui clienti.

Probabilmente questo è l'ambiente più dinamico in cui puoi lavorare ed è un posto dove puoi trovare il tuo spazio. Se cerchi una carriera più orientata alla ricerca approfondita, esistono team in Amazon Ads che si occupano di questo. Se sei invece preferisci la sperimentazione rapida e l'applicazione aziendale delle più recenti tecnologie di apprendimento automatico, molti team fanno questo.

Alla fine, le opportunità che Amazon ti offre sono innumerevoli, quindi qui hai l'occasione di imparare da alcune delle menti migliori del settore. Chi vuole apprendere, può davvero diventare un esperto nel campo perché è circondato dai migliori. Qualsiasi cosa tu voglia fare, qui è possibile.