Gặp gỡ Rhea Goel, Nhà khoa học ứng dụng cấp cao về Sponsored Products

Gặp gỡ Rhea, Nhà khoa học ứng dụng cấp cao tại Amazon Ads. Cô bắt đầu hành trình sự nghiệp của mình với tư cách là một thực tập sinh phát triển phần mềm và hiện đang quản lý một nhóm các nhà khoa học và kỹ sư.

Trong cuộc phỏng vấn này, Rhea thảo luận về cách cô kết hợp nền tảng kỹ thuật cũng như chuyên môn về máy học để giải quyết một số thách thức phức tạp nhất của công ty trong lĩnh vực quảng cáo. Cô còn chia sẻ cách các nhà khoa học định hình chiến lược kinh doanh, đồng thời phát triển sự nghiệp của họ theo những hướng vô cùng bất ngờ.

Tôi bắt đầu với tư cách là một thực tập sinh ngành kỹ thuật. Tôi luôn có kế hoạch chuyển sang một vị trí ở mảng khoa học bởi vì đó là chuyên ngành mà tôi đã học. Tuy nhiên, tôi cố ý chọn bắt đầu với tư cách là một kỹ sư để có thể học hỏi các kỹ năng xây dựng và triển khai các hệ thống sản xuất, cũng như tìm hiểu các phương pháp hay nhất để phát triển trong thế giới thực tiễn.

Sau khi chuyển sang vị trí ở mảng khoa học ứng dụng tại Amazon Fashion, tôi chuyên trách về các hệ thống người đề xuất, xếp hạng và cá nhân hóa. Hiện tại, tôi đang theo đuổi con đường quản lý trong nhánh khoa học. Trở thành một kỹ sư giỏi đã giúp tôi trở nên tự chủ và tự tin hơn với tư cách là một nhà khoa học, đồng thời điều đó cũng cho thấy tôi rất có khả năng lãnh đạo một đội ngũ kinh doanh đa dạng bao gồm cả các chuyên gia khoa học và kỹ thuật hợp tác chặt chẽ với nhau để đạt được mục tiêu.

Trong lĩnh vực quảng cáo, có những vấn đề thực sự khó giải quyết. Bạn đang cố gắng phân phát quảng cáo sao cho đảm bảo được rằng khách hàng nhìn thấy nội dung hữu ích nhất với họ. Đồng thời, các nhà quảng cáo nhận được lợi nhuận cao nhất từ quảng cáo và Amazon, với tư cách là đơn vị phát hành, cũng phát triển hoạt động kinh doanh của mình. Việc cân bằng giữa ba thực thể là vô cùng khó và ẩn chứa nhiều yếu tố. Tôi đặc biệt thích văn hóa thử nghiệm nhanh tại Amazon, trong đó chúng tôi có thể thử nghiệm các mô hình máy học mới hoạt động theo các mục tiêu đa dạng, thường mang tính cạnh tranh này.

Tại Amazon, các nhà khoa học ứng dụng thực sự có thể tác động đến chiến lược kinh doanh ở quy mô lớn. Trong năm sẽ có nhiều cơ hội chính thức, bao gồm lập kế hoạch hàng năm, lập kế hoạch hàng quý và các sự kiện hackathon định kỳ, tại đó bất kỳ ai từ nhân viên khoa học sơ cấp đến các vị giám đốc đều có thể đưa ra ý tưởng, xuất phát ngược từ vấn đề nhức nhối của khách hàng hoặc mục tiêu kinh doanh. Ở mọi cấp độ, chúng tôi được khuyến khích đưa ý tưởng của mình lên giấy để các cấp lãnh đạo đánh giá và triển khai.

Có rất nhiều ứng dụng thực tế của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể làm thay đổi xếp hạng quảng cáo. Ví dụ: chúng tôi hiện đang khám phá cách sử dụng LLM để hiểu rõ hơn các truy vấn tìm kiếm của người mua hàng nhằm tạo ra kết quả tìm kiếm phù hợp hơn về các thuộc tính sản phẩm khác nhau như thương hiệu. Một Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ đơn giản hóa khâu này cho chúng ta vì đã được tích hợp sẵn một lượng lớn kiến thức về thế giới.

Tôi cảm thấy các cấp lãnh đạo đã đầu tư rất nhiều vào lộ trình phát triển nghề nghiệp của tôi. Ví dụ: trước đây, quản lý của tôi đã đề cập với giám đốc của tôi rằng tôi quan tâm đến việc theo đuổi con đường quản lý. Giám đốc của tôi ghi nhớ điều này, đánh giá kỹ năng của tôi theo thời gian, sau đó trao cho tôi cơ hội thực hiện một bước nhảy vọt. Gần đây, tôi đã bắt đầu quản lý một nhóm. Đó là một trải nghiệm học tập tuyệt vời.

Ngoài ra còn có rất nhiều cơ hội cố vấn. Ngay sau khi bạn tham gia Amazon, quản lý của bạn thường sẽ chỉ định cho bạn một người bạn cùng tham gia đào tạo ban đầu và một người cố vấn. Có các chương trình cố vấn Phụ nữ trong ngành Kỹ thuật và các chương trình cố vấn chính thức trên toàn phạm vi Amazon; quản lý của bạn có thể giúp tìm kiếm người cố vấn phù hợp cho bạn.

Tất nhiên rồi. Hàng năm, Amazon tổ chức Hội nghị Amazon Machine Learning (AMLC), một hội nghị khoa học nội bộ với tiêu chuẩn rất cao và tỷ lệ chấp nhận thấp. Các nhà khoa học thường làm việc trên các dự án có sở hữu trí tuệ và có thể khó xuất bản ra bên ngoài, nhưng với AMLC, bạn có cơ hội xuất bản công trình nghiên cứu khoa học. Vì có tiêu chuẩn cao và tỷ lệ chấp nhận thấp nên lợi ích cũng không hề nhỏ. Nếu bạn được chọn thuyết trình bằng lời hoặc thuyết trình bằng áp phích, bạn có thể giới thiệu tác phẩm của mình trên Amazon. Cơ hội này rất hữu ích để trở nên nổi bật và phát triển về mặt cá nhân.

Gần đây tôi đã làm việc trên một mô hình tùy chỉnh quảng cáo Sponsored Products trên trang tìm kiếm để hiển thị cho khách hàng nhiều sản phẩm phù hợp với sở thích của họ. Văn hóa đặc trưng của chúng tôi tại Amazon là “Ám ảnh vì khách hàng”, vì vậy mục tiêu cuối cùng của chúng tôi là khiến cho trải nghiệm quảng cáo thật hữu ích và phù hợp với khách hàng. Mô hình của chúng tôi đã cải thiện trải nghiệm khách hàng đáng kể.

"Mô hình này sử dụng kỹ thuật học tăng cường, một trong những lĩnh vực khó triển khai trên quy mô lớn nhất. Chúng tôi đã có những cuộc trao đổi nội bộ rất hiệu quả về điểm chung giữa học tăng cường và máy học nhân quả. Thành viên trong nhóm đã mượn ý tưởng từ cả hai lĩnh vực để xây dựng mô hình này. Dự án này rất bổ ích vì vừa có tính thử thách về mặt khoa học, vừa mang lại tác động rõ rệt cho khách hàng.

Đây có lẽ sẽ là môi trường có nhịp độ nhanh nhất mà bạn từng làm việc và cũng là nơi bạn có thể tìm thấy không gian của riêng mình. Nếu bạn quan tâm đến một nghề nghiệp có tính chất nghiên cứu sâu hơn, sẽ có những nhóm tại Amazon Ads đang thực hiện điều đó. Nếu bạn quan tâm nhiều hơn đến thử nghiệm nhanh và ứng dụng kinh doanh của các công nghệ máy học mới nhất thì cũng có rất nhiều nhóm đang làm việc đó.

Cuối cùng, quy mô của Amazon rất lớn, vì vậy bạn có cơ hội học hỏi từ những bộ óc hàng đầu trong ngành. Nếu bạn cởi mở với việc học, bạn thực sự có thể trở thành một chuyên gia trong lĩnh vực này bởi vì xung quanh bạn chính là những người giỏi nhất. Bất cứ điều gì bạn muốn làm đều có sẵn ở đây.