Como nossos cientistas se conectam e inovam na Amazon Machine Learning Conference
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Todos os anos, mais de 1.440 cientistas, engenheiros e gerentes de produto da Amazon se reúnem para conversar sobre tudo em nossa conferência interna da Amazon Machine Learning, desde ética em IA até as peculiaridades dos modelos de recomendação.
Uma comunidade acadêmica
"A sensação é de uma conferência acadêmica de verdade", disse Neeti Narayan, cientista aplicada sênior na Amazon Ads. "Você tem os artigos, os pôsteres, as palestras, mas o que torna a AMLC diferente são as pessoas presentes no auditório. Não se trata apenas de cientistas; temos engenheiros, gerentes de produto e cientistas de dados de todas as áreas da empresa. É um ambiente realmente colaborativo".
Neeti Narayan, cientista aplicada sênior na Amazon Ads
Neeti trabalha na Amazon há quase quatro anos. Entrou na empresa após concluir um PhD em deep learning — pela Universidade de Buffalo, a universidade estadual de Nova York — e trabalhar três anos com processamento de linguagem natural em uma grande empresa de tecnologia. Seu trabalho diário envolve o desenvolvimento de soluções orientadas por IA que mapeiam a demanda dos anunciantes para páginas da web contextualmente relevantes, otimizando a forma como as empresas alcançam clientes por meio da Amazon Ads e de recomendações de produtos. Nos bastidores, isso significa treinar modelos de linguagem grandes para entender o contexto da página web e a relevância do produto, transformando texto não estruturado em sinais acionáveis.
Essa mistura de teoria e aplicação é exatamente o motivo pelo qual Neeti decidiu se dedicar a apoiar a AMLC, avaliando e publicando artigos e até mesmo organizando workshops sobre como a IA generativa pode ser usada em publicidade. "Gosto do trabalho acadêmico", ela disse. "Escrever artigos de pesquisa, compartilhá-los com um público mais amplo e receber comentários não é apenas documentar seu trabalho, mas também aprimorá-lo. E a AMLC oferece isso a você".
Compartilhamos ideias
Para Martin Radfar, um cientista pesquisador sênior, a AMLC é igualmente empolgante. Martin trabalha na Amazon há seis anos. Inicialmente trabalhou com IA para a Alexa, antes de se transferir para a Amazon Ads e explorar o processamento de imagens e vídeos. Seu trabalho de publicação é prolífico, com 16 publicações externas nas principais conferências de IA, mas, mesmo assim, acha importante a conferência interna da Amazon.
Martin Radfar, cientista pesquisador sênior na Amazon Ads
"Em 2024, meu artigo foi selecionado para uma apresentação oral na conferência", explicou Martin. "Apenas cerca de 10 por cento dos artigos conseguem isso, então foi um verdadeiro privilégio. Após a apresentação, pessoas de outras equipes vieram falar comigo e disseram: 'Poderíamos usar uma parte do seu modelo'. Ajudar outras equipes a progredir em seu trabalho é muito empolgante. E mais tarde descobri que meu artigo foi o segundo mais baixado de toda a conferência".
A pesquisa de Martin se concentra em criar novas versões de anúncios, o que significa pegar um asset de criativo e transformá-lo automaticamente para plataformas diferentes. "Cada anúncio tem vários componentes, produto, logotipo, texto. Diferentes plataformas precisam de diferentes formatos", ele acrescentou. "Construímos um sistema que pode segmentar, reorganizar e até gerar um novo plano de fundo. Isso significa que os anunciantes podem fazer com apenas um clique o que costumava exigir uma equipe inteira de design".
Uma cultura de colaboração
O apelo da AMLC é parte intelectual e parte social. Para Neeti, foi um artigo sobre avaliações de produtos que ficou gravado na memória. "Eu já tinha revisado o texto sobre como gerar resumos de milhares de avaliações usando modelos de linguagem grandes antes de o modelo entrar em produção", lembrou ela. "Mais tarde usamos esse conjunto de dados em um de nossos próprios projetos, uma colaboração que só aconteceu por causa da AMLC".
Martin tem uma história semelhante. Um modelo que sua equipe desenvolveu para detectar áreas seguras em uma imagem para sobreposição de texto chamou a atenção de um outro grupo de cientistas que, a seguir, o incorporou em seu próprio fluxo de trabalho. "Essa colaboração abre portas", disse Martin. "Nem sempre percebemos que o nosso trabalho tem aplicações mais amplas antes de outra pessoa enxergar isso".
Investimos em cientistas
A Amazon vem organizando a AMLC desde 2013. Em 2024, tivemos 918 inscrições, sendo que 89 foram selecionadas para apresentação oral e 190 para uma apresentação em pôster. São números expressivos, mas o impacto tem menos a ver com escala do que com conexão. De acordo com as pesquisas após a conferência, 89% dos participantes saíram se sentindo mais conectados com a comunidade científica da Amazon, um sinal da florescente cultura científica que a AMLC vem promovendo por mais de uma década.
Esse senso de pertencimento é importante, especialmente em uma empresa do tamanho da Amazon. "No dia a dia, você está concentrado em sua própria equipe, seus próprios prazos", disse Neeti. "Mas a AMLC é um lembrete de que você faz parte de algo muito maior. De repente, você está sentado ao lado de alguém da Alexa ou da AWS e percebe que essa pessoa está abordando problemas semelhantes por ângulos diferentes".
As comparações com conferências externas são inevitáveis, e propositais. "Já participei de grandes conferências externas de ML", continuou Neeti. "Honestamente, o nível de qualidade dos artigos na AMLC é o mesmo. A diferença é que aqui você também vê as aplicações imediatas das ideias apresentadas, além de encontrar as pessoas que podem ajudar você a implementar essas ideias em seu próprio trabalho".
Martin concorda, embora observe rapidamente que o ritmo do campo está mudando a forma como as pesquisas são compartilhadas. "Hoje em dia, muitas grandes empresas de tecnologia estão publicando menos externamente. Privacidade de dados, propriedade intelectual, tudo isso torna as coisas mais lentas. Mas na AMLC, você pode compartilhar seu trabalho rapidamente e exercer um impacto positivo em sua comunidade".
Impactamos o futuro da ciência na Amazon
A AMLC também é um indicador de para onde o campo está se direcionando. As palestras de abertura do ano passado incluíram Andrew Ng, professor de Stanford e pioneiro em IA, que falou sobre sistemas multiagente, um tópico que Martin também apresentou. "Eu tinha acabado de falar sobre IA multiagente", ele riu, "e aí o Andrew Ng estava no palco dizendo que se tratava do futuro da pesquisa em IA". Foi uma sensação agradável".
Para Neeti, a inspiração está mais no próprio ritmo das descobertas. "A IA generativa está avançando tão rápido que é difícil se manter atualizado" ela disse. "As equipes estão lançando novas ferramentas toda semana, o que nos obriga a pensar de forma mais ampla sobre os anúncios, como as campanhas são criadas, como os produtos aparecem no Rufus, o assistente de compras com IA generativa da Amazon. Você vê essas ideias na AMLC e começa a imaginar o futuro".
Ambos os cientistas fazem questão de explicar que treinar modelos grandes, ajustar parâmetros e iterar até que as coisas funcionem pode ser um trabalho meticuloso, mas a AMLC ajuda a inserir esse trabalho em um contexto mais amplo. "Você passa meses trabalhando em um projeto", disse Neeti. "Para depois apresentá-lo para milhares de colegas, receber as perguntas, as ideias desse pessoal. É energizante".
Martin concorda: "Como cientistas, estamos sempre equilibrando a curiosidade com o impacto. A AMLC é o lugar onde esses dois elementos se encontram".
Rompemos barreiras na publicidade
"Estamos na vanguarda da inovação", disse Alexis. Por fazer parte de uma equipe de consultores, e não de vendedores tradicionais, Alexis consegue ajudar seu cliente a solucionar problemas comerciais reais. "Quando os clientes nos procuram com um desafio, trabalhamos retroativamente a partir desse problema para encontrar soluções criativas".
Mas não se trata apenas da tecnologia; Alexis enfatiza a importância da cultura da Amazon baseada em conquistar confiança e assumir responsabilidades. "Posso gerenciar meus negócios do jeito que eu achar melhor", disse a executiva. "Meus chefes não têm o hábito de microgerenciar, mas estão presentes quando preciso deles. Essa confiança me permite pensar criativamente e agir rapidamente".
A abordagem inovadora adotada por Alexis obteve o devido reconhecimento. Uma de suas campanhas ganhou recentemente um prêmio de reconhecimento global da WPP por seu trabalho em ativações, que reimaginou a criatividade nas campanhas do anunciante.