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Sr. Applied Scientist, Foundation Model Build, WW Sustainability

Amazon Estados Unidos Added on Sep 9, 2026
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Como Senior Applied Scientist, liderarás la investigación y el despliegue de sistemas de IA avanzados diseñados para resolver los desafíos ambientales más complejos de Amazon. Te harás cargo de la hoja de ruta científica plurianual, yendo más allá de la simple aplicación de modelos para inventar nuevos métodos científicos para modelos fundacionales y sistemas multimodales. Tu trabajo implicará establecer estándares de evaluación rigurosos para garantizar que los conocimientos impulsados por la IA sean fiables y estén listos para producción a escala global.

Este puesto es único porque aplica el aprendizaje automático de vanguardia a conjuntos de datos a escala planetaria, influyendo directamente en cómo un gigante minorista global gestiona la estimación de carbono y el riesgo climático. Al cerrar la brecha entre la investigación de IA de alto nivel y los resultados tangibles de sostenibilidad, establecerás el modelo científico sobre el cual la tecnología impulsa la responsabilidad corporativa en miles de millones de operaciones. Es una oportunidad excepcional de utilizar la IA generativa para lograr un impacto ambiental medible.

Este perfil es ideal para un líder científico práctico, con un doctorado o experiencia de investigación equivalente en aprendizaje automático y pasión por construir soluciones de IA escalables y trazables.

Preguntas frecuentes

¿Cuáles son las principales misiones y responsabilidades de este puesto?

La misión principal es definir y ejecutar una hoja de ruta científica plurianual que aproveche la IA para mejorar la toma de decisiones en materia de sostenibilidad. Liderarás todo el ciclo de vida científico, desde la formulación de hipótesis hasta el despliegue de modelos en entornos de producción. Las responsabilidades clave incluyen el desarrollo de modelos fundacionales y sistemas multimodales específicamente diseñados para datos medioambientales. También tendrás la tarea de establecer criterios de evaluación rigurosos y modelos de gobernanza para garantizar que todos los conjuntos de datos estratégicos sean trazables y reproducibles en toda la organización.

Oportunidades clave de aprendizaje en este puesto

You will have the opportunity to work at the absolute frontier of AI and sustainability science, gaining experience in how foundation models can be adapted for non-traditional domains like climate risk. The role provides exposure to Amazon's internal research hubs and peer-review culture. Furthermore, you will deepen your expertise in large-scale distributed systems and data governance, learning how to maintain model performance and trust when operating at a scale involving billions of data points.

¿Cuál es el perfil del candidato ideal (experiencia, habilidades)?

The ideal candidate is a seasoned scientist with a PhD or a Master's degree and significant applied research experience. You should possess deep technical fluency in Python, deep learning frameworks like TensorFlow or PyTorch, and a track record of building models for business applications. While sustainability expertise is not a prerequisite, you must be a rigorous scientific thinker capable of translating high-level, uncertain research questions into measurable, production-ready technical solutions that can withstand the demands of global operations.

Consejos para destacar y presentar una solicitud exitosa

Focus your application on your ability to bridge the gap between theoretical research and production deployment. Amazon values 'Scientific Leaders' who can not only build models but also define the standards by which those models are evaluated and governed. Highlight any experience you have with cross-disciplinary collaboration, particularly working alongside economists or environmental scientists. Demonstrating a 'Builder' mindset—where you create reusable methods rather than one-off scripts—will make your profile stand out to the hiring team.

¿En qué aspectos de la sostenibilidad de la empresa se centrará probablemente este puesto?

This role focuses on the technical engine of sustainability. You will likely work on projects related to product-level carbon footprinting, supply chain traceability, and climate-risk monitoring across Amazon's massive physical infrastructure. By building trustworthy data foundations, you enable the company to move from estimation to evidence-based environmental management. This ensures that every sustainability claim is backed by traceable data and rigorous scientific modeling.

¿Cuáles son los principales retos a los que podría enfrentarse alguien en este puesto?

One of the greatest challenges is the sheer complexity and noise of global supply chain data. Harmonizing disparate datasets into a unified foundation model requires significant architectural foresight and technical persistence. You may also face the challenge of balancing scientific rigor with business velocity. Ensuring that a model is scientifically 'correct' while meeting the fast-paced deployment needs of a global retail operation requires careful prioritization and stakeholder management.

¿Cómo sería un día típico para alguien en este puesto?

A typical day involves a mix of deep-dive research and cross-functional synchronization. You might spend the morning writing code for foundation model adaptation and the afternoon reviewing science roadmaps with economists and engineers. You will likely participate in technical reviews, providing mentorship to junior scientists and refining evaluation benchmarks. Your day is spent ensuring that every piece of the scientific pipeline, from data ingestion to model output, is robust and scalable.

¿Qué oportunidades de crecimiento y desarrollo profesional ofrece este puesto?

Growth in this role is driven by high-visibility impact across the entire World Wide Sustainability organization. Success means setting the template for AI-driven science at Amazon, which can lead to principal scientist positions or senior leadership roles. There are also opportunities for external thought leadership through publications and participation in global sustainability and AI conferences, establishing you as a pioneer in the emerging field of Sustainability AI.

Principales interlocutores con los que interactuarás

You will interact frequently with applied scientists, economists, and environmental researchers to ensure your models are grounded in scientific reality. Collaboration with engineering teams is essential for production deployment. Additionally, you will influence senior product leaders and sustainability executives, helping them understand the scientific possibilities and limitations of AI as they set the company's long-term environmental strategies.

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