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Sr. Delivery Consultant, AIML, Professional Services Korea
AmazonSeoul, KORSenior10+ years
Apply At Amazon Web Services (AWS), we’re hiring highly technical cloud computing architects to help our customers develop technical expertise and capacity, while also collaborating with our customers and partners on key engagements. Our consultants will deliver Pilot projects, topical workshops, and lead implementation projects.
Professional Services engage in a wide variety of projects for customers, providing collective experience from across the AWS customer base and are obsessed about strong success for the Customer. Our team collaborates across the entire AWS organization to bring access to product and service teams, to get the right solution delivered and drive feature innovation based upon customer needs.
모집분야
Amazon Web Services (AWS)에서는 고객이 전문지식 역량을 개발할 수 있도록 돕고, 이를 위해 파트너와 협력할 수 있는 뛰어난 기술역량을 갖춘 클라우드 아키텍트를 채용하고 있습니다. AWS의 컨설턴트들은 아키텍쳐 검토와 파일럿 개발, 주제별 워크샵, 그리고 프로젝트를 통한 딜리버리를 담당하게 됩니다.
프로페셔널 서비스팀은 다양한 프로젝트를 통해 축적한 경험을 바탕으로 고객의 성공을 돕습니다. 또한, AWS 내부 다른 조직과 협력하여 제품과 서비스, 그리고 적절한 해결책을 고객에게 제공하고 고객 요구 사항에 따라 혁신을 추진합니다.
Key job responsibilities
Key job responsibilities
A successful candidate will be a person who enjoys diving deep into data, doing analysis, discovering root causes, and designing long-term solutions. It will be a person who likes to have fun, loves to learn, and wants to innovate in the world of AI. Major responsibilities include:
Understand the customer’s business need and guide them to a solution using our AWS AI Services, AWS AI Platforms, AWS AI Frameworks, and AWS AI EC2 Instances .
Assist customers by being able to deliver a AI/Ml and GenAI project from beginning to end, including understanding the business need, aggregating data, exploring data, building & validating predictive models, and deploying completed models to deliver business impact to the organization.
Use Deep Learning frameworks like MXNet, Caffe 2, Tensorflow, Theano, CNTK, and Keras to help our customers build DL models.
Use SparkML and Amazon Machine Learning (AML) to help our customers build ML models.
Use Amazon Bedrock and various GenAI Tools to help customers build GenAI Applications.
Work with our Professional Services Big Data consultants to analyze, extract, normalize, and label relevant data.
Work with our Professional Services DevOps consultants to help our customers operationalize models after they are built.
Assist customers with identifying model drift and retraining models.
프로페셔널 서비스팀은 데이터를 심층 분석하여 그 원리를 발견하고 장기 솔루션 설계를 경험해보신 분들을 채용하고자 합니다. 새로운 것을 배우고, AI 기술 혁신에 관심이 있는 분들을 대상으로 하며 주요 업무는 아래와 같습니다.
고객의 사업적 니즈를 이해하고 AWS AI 서비스, 플랫폼, 프레임워크 및 AWS AI EC2 인스턴스를 사용하여 솔루션을 찾습니다.
고객의 AI/Ml 및 GenAI 프로젝트를 지원을 위해 사업 니즈 이해, 데이터 집계, 데이터 탐색, 예측 모델 구축 및 검증, 완료된 모델 배포를 수행합니다.
MXNet, Caffe 2, Tensorflow, Theano, CNTK 및 Keras와 같은 딥 러닝 프레임 워크를 사용하여 고객이 DL 모델을 구축하도록 지원합니다.
SparkML 및 Amazon Machine Learning (AML)을 사용하여 고객이 ML 모델을 구축 할 수 있도록 지원합니다.
Amazon Bedrock 및 다양한 GenAI Tool 을 사용하여 고객이 GenAI Application을 구축 할 수 있도록 지원합니다.
프로페셔널서비스팀의 빅 데이터 컨설턴트와 협력하여 관련 데이터를 분석, 추출, 정규화 및 레이블링합니다.
프로페셔널서비스팀의 DevOps 컨설턴트와 협력하여 고객이 모델을 구축 한 후 운영 할 수 있도록 지원합니다.
고객이 모델 드리프트를 식별하고 모델을 재교육하도록 지원합니다
A day in the life
This is a customer facing role. You will be required to travel to client locations and deliver professional services as needed.
고객을 대면하는 역할이며, 필요에 따라 전문적인 서비스 제공을 위해 고객을 방문해야 할 수 있습니다.
About the team
Sales, Marketing and Global Services (SMGS)
AWS Sales, Marketing, and Global Services (SMGS) is responsible for driving revenue, adoption, and growth from the largest and fastest-growing small- and mid-market accounts to enterprise-level customers, including the public sector. The AWS Global Support team interacts with leading companies and believes that world-class support is critical to customer success. AWS Support also partners with a global list of customers that are building mission-critical applications on top of AWS services. The Professional Services team is part of Global Services.
AWS 영업, 마케팅 및 글로벌 서비스 (SMGS) 는 크고 빠르게 성장하는, 공공 부문에서 엔터프라이즈에 이르기까지 고객의 성장을 돕는 역할을 합니다. AWS 글로벌 지원 팀은 글로벌 기업과 교류하며 고객의 성공을 돕습니다. 또한 AWS Support는 AWS 서비스를 기반으로 미션 크리티컬 애플리케이션을 구축하는 전 세계 고객 목록과도 파트너 관계를 맺고 있습니다. 프로페셔널 서비스팀은 AWS 내 글로벌 서비스팀에 소속되어 있습니다.
About AWS
Diverse Experiences
AWS values diverse experiences. Even if you do not meet all of the qualifications and skills listed in the job description, we encourage candidates to apply. If your career is just starting, hasn’t followed a traditional path, or includes alternative experiences, don’t let it stop you from applying.
Why AWS?
Amazon Web Services (AWS) is the world’s most comprehensive and broadly adopted cloud platform. We pioneered cloud computing and never stopped innovating — that’s why customers from the most successful startups to Global 500 companies trust our robust suite of products and services to power their businesses.
Inclusive Team Culture
Here at AWS, it’s in our nature to learn and be curious. Our employee-led affinity groups foster a culture of inclusion that empower us to be proud of our differences. Ongoing events and learning experiences, including our Conversations on Race and Ethnicity (CORE) and AmazeCon conferences, inspire us to never stop embracing our uniqueness.
Mentorship & Career Growth
We’re continuously raising our performance bar as we strive to become Earth’s Best Employer. That’s why you’ll find endless knowledge-sharing, mentorship and other career-advancing resources here to help you develop into a better-rounded professional.
Work/Life Balance
We value work-life harmony. Achieving success at work should never come at the expense of sacrifices at home, which is why we strive for flexibility as part of our working culture. When we feel supported in the workplace and at home, there’s nothing we can’t achieve in the cloud.
다양성
AWS는 다양한 경험을 중요하게 생각합니다. JD에 나와 있는 자격 및 기술을 모두 충족하지 못하더라도 지원자가 지원하도록 권장합니다. 경력을 이제 막 시작하였거나, 전통적인 경력을 쌓지 않았거나, 조금 다른 경험을 쌓았다고, 지원을 중단하실 필요는 없습니다.
AWS를 선택해야 하는 이유
아마존 웹 서비스 (AWS) 는 세계에서 가장 포괄적이고 널리 채택된 클라우드 플랫폼입니다.우리는 클라우드 컴퓨팅 시장을 개척했으며 혁신을 멈추지 않았습니다. 이것이 바로 가장 성공적인 스타트업부터 Global 500 기업에 이르는 고객이 AWS의 제품 및 서비스 제품군을 신뢰하는 이유입니다.
일과 삶의 균형
우리는 일과 삶의 조화를 중요하게 생각합니다.직장에서의 성공을 위해 가정에서의 희생을 감수해서는 안 됩니다. 그렇기 때문에 유연한 근무 시간과 근무 방식이 우리 문화의 일부입니다.직장과 가정에서 지지받는다고 느낄 때 클라우드로는 달성할 수 없는 것이 없습니다.
포용적인 팀 문화
AWS에서는 배우고 호기심을 갖는 것이 우리의 본능입니다.직원이 주도하는 어피니티 그룹은 서로 다른 점을 자랑스럽게 여길 수 있는 포용의 문화를 조성합니다.인종 및 민족에 관한 대화 (CORE) 및 AmazeCon (성별 다양성) 컨퍼런스를 포함하여 진행 중인 이벤트와 학습 경험은 우리가 우리의 독창성을 받아들일 수 있도록 영감을 줍니다.
멘토십 및 경력 개발
우리는 세계 최고의 고용주가 되기 위해 노력하면서 지속적으로 성과 기준을 높이고 있습니다.그렇기 때문에 더 다재다능한 전문가로 발전하는 데 도움이 되는 지식 공유, 멘토십 및 기타 경력 개발 리소스를 찾을 수 있습니다.
일과 삶의 균형
우리는 일과 삶의 조화를 중요하게 생각합니다.직장에서의 성공을 위해 가정에서의 희생을 감수해서는 절대 안 됩니다. 이것이 바로 우리가 근무 문화의 일환으로 유연성을 추구하기 위해 노력하는 이유입니다.직장과 가정에서 지지받는다고 느낄 때 클라우드로는 달성할 수 없는 것이 없습니다.
#aws-korea-proserv-ap
#AWSKOREA
- Bachelor's degree in computer science, mathematics, statistics, machine learning or equivalent quantitative field
- 10+ years of experience in AI/ML, including building, training, and deploying machine learning models in production environments
- 3+ years of experience with deep learning frameworks such as TensorFlow, PyTorch, MXNet, or Keras
- Experience with data processing and analysis tools (e.g., SQL, Spark, Pandas) and cloud-based AI/ML platforms
- Master's degree in computer science, machine learning, engineering, or related fields, or PhD
- Experience with AWS AI/ML services such as Amazon SageMaker, Amazon Bedrock, or Amazon Machine Learning
- Experience building and deploying Generative AI applications, including LLM-based solutions, RAG architectures, or agentic AI systems
- AWS Machine Learning Specialty Certification or AWS Solutions Architect certification (AWS Machine Learning Specialty
Our inclusive culture empowers Amazonians to deliver the best results for our customers. If you have a disability and need a workplace accommodation or adjustment during the application and hiring process, including support for the interview or onboarding process, please visit https://amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations for more information. If the country/region you’re applying in isn’t listed, please contact your Recruiting Partner.
Professional Services engage in a wide variety of projects for customers, providing collective experience from across the AWS customer base and are obsessed about strong success for the Customer. Our team collaborates across the entire AWS organization to bring access to product and service teams, to get the right solution delivered and drive feature innovation based upon customer needs.
모집분야
Amazon Web Services (AWS)에서는 고객이 전문지식 역량을 개발할 수 있도록 돕고, 이를 위해 파트너와 협력할 수 있는 뛰어난 기술역량을 갖춘 클라우드 아키텍트를 채용하고 있습니다. AWS의 컨설턴트들은 아키텍쳐 검토와 파일럿 개발, 주제별 워크샵, 그리고 프로젝트를 통한 딜리버리를 담당하게 됩니다.
프로페셔널 서비스팀은 다양한 프로젝트를 통해 축적한 경험을 바탕으로 고객의 성공을 돕습니다. 또한, AWS 내부 다른 조직과 협력하여 제품과 서비스, 그리고 적절한 해결책을 고객에게 제공하고 고객 요구 사항에 따라 혁신을 추진합니다.
Key job responsibilities
Key job responsibilities
A successful candidate will be a person who enjoys diving deep into data, doing analysis, discovering root causes, and designing long-term solutions. It will be a person who likes to have fun, loves to learn, and wants to innovate in the world of AI. Major responsibilities include:
Understand the customer’s business need and guide them to a solution using our AWS AI Services, AWS AI Platforms, AWS AI Frameworks, and AWS AI EC2 Instances .
Assist customers by being able to deliver a AI/Ml and GenAI project from beginning to end, including understanding the business need, aggregating data, exploring data, building & validating predictive models, and deploying completed models to deliver business impact to the organization.
Use Deep Learning frameworks like MXNet, Caffe 2, Tensorflow, Theano, CNTK, and Keras to help our customers build DL models.
Use SparkML and Amazon Machine Learning (AML) to help our customers build ML models.
Use Amazon Bedrock and various GenAI Tools to help customers build GenAI Applications.
Work with our Professional Services Big Data consultants to analyze, extract, normalize, and label relevant data.
Work with our Professional Services DevOps consultants to help our customers operationalize models after they are built.
Assist customers with identifying model drift and retraining models.
프로페셔널 서비스팀은 데이터를 심층 분석하여 그 원리를 발견하고 장기 솔루션 설계를 경험해보신 분들을 채용하고자 합니다. 새로운 것을 배우고, AI 기술 혁신에 관심이 있는 분들을 대상으로 하며 주요 업무는 아래와 같습니다.
고객의 사업적 니즈를 이해하고 AWS AI 서비스, 플랫폼, 프레임워크 및 AWS AI EC2 인스턴스를 사용하여 솔루션을 찾습니다.
고객의 AI/Ml 및 GenAI 프로젝트를 지원을 위해 사업 니즈 이해, 데이터 집계, 데이터 탐색, 예측 모델 구축 및 검증, 완료된 모델 배포를 수행합니다.
MXNet, Caffe 2, Tensorflow, Theano, CNTK 및 Keras와 같은 딥 러닝 프레임 워크를 사용하여 고객이 DL 모델을 구축하도록 지원합니다.
SparkML 및 Amazon Machine Learning (AML)을 사용하여 고객이 ML 모델을 구축 할 수 있도록 지원합니다.
Amazon Bedrock 및 다양한 GenAI Tool 을 사용하여 고객이 GenAI Application을 구축 할 수 있도록 지원합니다.
프로페셔널서비스팀의 빅 데이터 컨설턴트와 협력하여 관련 데이터를 분석, 추출, 정규화 및 레이블링합니다.
프로페셔널서비스팀의 DevOps 컨설턴트와 협력하여 고객이 모델을 구축 한 후 운영 할 수 있도록 지원합니다.
고객이 모델 드리프트를 식별하고 모델을 재교육하도록 지원합니다
A day in the life
This is a customer facing role. You will be required to travel to client locations and deliver professional services as needed.
고객을 대면하는 역할이며, 필요에 따라 전문적인 서비스 제공을 위해 고객을 방문해야 할 수 있습니다.
About the team
Sales, Marketing and Global Services (SMGS)
AWS Sales, Marketing, and Global Services (SMGS) is responsible for driving revenue, adoption, and growth from the largest and fastest-growing small- and mid-market accounts to enterprise-level customers, including the public sector. The AWS Global Support team interacts with leading companies and believes that world-class support is critical to customer success. AWS Support also partners with a global list of customers that are building mission-critical applications on top of AWS services. The Professional Services team is part of Global Services.
AWS 영업, 마케팅 및 글로벌 서비스 (SMGS) 는 크고 빠르게 성장하는, 공공 부문에서 엔터프라이즈에 이르기까지 고객의 성장을 돕는 역할을 합니다. AWS 글로벌 지원 팀은 글로벌 기업과 교류하며 고객의 성공을 돕습니다. 또한 AWS Support는 AWS 서비스를 기반으로 미션 크리티컬 애플리케이션을 구축하는 전 세계 고객 목록과도 파트너 관계를 맺고 있습니다. 프로페셔널 서비스팀은 AWS 내 글로벌 서비스팀에 소속되어 있습니다.
About AWS
Diverse Experiences
AWS values diverse experiences. Even if you do not meet all of the qualifications and skills listed in the job description, we encourage candidates to apply. If your career is just starting, hasn’t followed a traditional path, or includes alternative experiences, don’t let it stop you from applying.
Why AWS?
Amazon Web Services (AWS) is the world’s most comprehensive and broadly adopted cloud platform. We pioneered cloud computing and never stopped innovating — that’s why customers from the most successful startups to Global 500 companies trust our robust suite of products and services to power their businesses.
Inclusive Team Culture
Here at AWS, it’s in our nature to learn and be curious. Our employee-led affinity groups foster a culture of inclusion that empower us to be proud of our differences. Ongoing events and learning experiences, including our Conversations on Race and Ethnicity (CORE) and AmazeCon conferences, inspire us to never stop embracing our uniqueness.
Mentorship & Career Growth
We’re continuously raising our performance bar as we strive to become Earth’s Best Employer. That’s why you’ll find endless knowledge-sharing, mentorship and other career-advancing resources here to help you develop into a better-rounded professional.
Work/Life Balance
We value work-life harmony. Achieving success at work should never come at the expense of sacrifices at home, which is why we strive for flexibility as part of our working culture. When we feel supported in the workplace and at home, there’s nothing we can’t achieve in the cloud.
다양성
AWS는 다양한 경험을 중요하게 생각합니다. JD에 나와 있는 자격 및 기술을 모두 충족하지 못하더라도 지원자가 지원하도록 권장합니다. 경력을 이제 막 시작하였거나, 전통적인 경력을 쌓지 않았거나, 조금 다른 경험을 쌓았다고, 지원을 중단하실 필요는 없습니다.
AWS를 선택해야 하는 이유
아마존 웹 서비스 (AWS) 는 세계에서 가장 포괄적이고 널리 채택된 클라우드 플랫폼입니다.우리는 클라우드 컴퓨팅 시장을 개척했으며 혁신을 멈추지 않았습니다. 이것이 바로 가장 성공적인 스타트업부터 Global 500 기업에 이르는 고객이 AWS의 제품 및 서비스 제품군을 신뢰하는 이유입니다.
일과 삶의 균형
우리는 일과 삶의 조화를 중요하게 생각합니다.직장에서의 성공을 위해 가정에서의 희생을 감수해서는 안 됩니다. 그렇기 때문에 유연한 근무 시간과 근무 방식이 우리 문화의 일부입니다.직장과 가정에서 지지받는다고 느낄 때 클라우드로는 달성할 수 없는 것이 없습니다.
포용적인 팀 문화
AWS에서는 배우고 호기심을 갖는 것이 우리의 본능입니다.직원이 주도하는 어피니티 그룹은 서로 다른 점을 자랑스럽게 여길 수 있는 포용의 문화를 조성합니다.인종 및 민족에 관한 대화 (CORE) 및 AmazeCon (성별 다양성) 컨퍼런스를 포함하여 진행 중인 이벤트와 학습 경험은 우리가 우리의 독창성을 받아들일 수 있도록 영감을 줍니다.
멘토십 및 경력 개발
우리는 세계 최고의 고용주가 되기 위해 노력하면서 지속적으로 성과 기준을 높이고 있습니다.그렇기 때문에 더 다재다능한 전문가로 발전하는 데 도움이 되는 지식 공유, 멘토십 및 기타 경력 개발 리소스를 찾을 수 있습니다.
일과 삶의 균형
우리는 일과 삶의 조화를 중요하게 생각합니다.직장에서의 성공을 위해 가정에서의 희생을 감수해서는 절대 안 됩니다. 이것이 바로 우리가 근무 문화의 일환으로 유연성을 추구하기 위해 노력하는 이유입니다.직장과 가정에서 지지받는다고 느낄 때 클라우드로는 달성할 수 없는 것이 없습니다.
#aws-korea-proserv-ap
#AWSKOREA
Basic Qualifications
- Knowledge of of cloud based architecture, cloud services and experience in customer facing roles- Bachelor's degree in computer science, mathematics, statistics, machine learning or equivalent quantitative field
- 10+ years of experience in AI/ML, including building, training, and deploying machine learning models in production environments
- 3+ years of experience with deep learning frameworks such as TensorFlow, PyTorch, MXNet, or Keras
- Experience with data processing and analysis tools (e.g., SQL, Spark, Pandas) and cloud-based AI/ML platforms
Preferred Qualifications
- Experience with Machine Learning and Large Language Model fundamentals, including architecture, training/inference lifecycles, and optimization of model execution, or experience debugging, profiling, and implementing best software engineering practices in large-scale systems- Master's degree in computer science, machine learning, engineering, or related fields, or PhD
- Experience with AWS AI/ML services such as Amazon SageMaker, Amazon Bedrock, or Amazon Machine Learning
- Experience building and deploying Generative AI applications, including LLM-based solutions, RAG architectures, or agentic AI systems
- AWS Machine Learning Specialty Certification or AWS Solutions Architect certification (AWS Machine Learning Specialty
Our inclusive culture empowers Amazonians to deliver the best results for our customers. If you have a disability and need a workplace accommodation or adjustment during the application and hiring process, including support for the interview or onboarding process, please visit https://amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations for more information. If the country/region you’re applying in isn’t listed, please contact your Recruiting Partner.
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