2021年末将至，2022的HC就已经陆续open了，众多团队为了新项目“招兵买马”， 感兴趣的有问题的可以直接邮件我 （yddu@amazon.com），必定火速回复，并附面试准备文档！！
1. Seller Partner Service(卖家服务中国技术团队)
负责亚马逊针对卖家收费（Fee）的整体技术解决方案。我们使用亚马逊云计算平台AWS建立高可靠，高并发的收费基础框架和平台。处理海量的卖家销售和物流数据，综合使用传统和流式处理方式，构建精准稳定的收费服务。我们使用自主研发的领域特定语言，进行端到端的收费系统监控，保证全球每天几千万笔商家收费的准确性。并对商家提供多种收费报表，为商户进驻平台提供翔实的费用数据。我们使用机器学习和大数据分析的技术，并使用先进的容器架构在Spark/EMR 上构建了亚马逊卖家经济学分析和预测平台，综合使用人工智能之技术，为亚马逊的个性化费率调整和优化提供智能的决策支持。
2. Inventory Planning & Control (库存预测及管理团队) 负责亚马逊全球物流和库存管理基础技术研发。中国研发团队负责的业务涉及到整个亚马逊物流的所有关键环节。IUP 团队负责对卖家入库的数据进行核实，减少因为卖家或者亚马逊操作错误带来的损失。Inventory Health 团队帮助卖家管理自己的库存，为他们提供库存报表，帮助卖家提高货物吞吐量。Reverse Logistic 团队帮助卖家处理退货，降低卖家因为退货造成的损失。除此以外，Reverse Logistic 团队还提供卖家出库和批发业务的支持。中国研发团队的软件部署在北美，欧洲，日本，印度，中国等十几个国家和地区。我们处理全球超过十亿级的库存信息和配送数据，我们直接使用亚马逊先进的云基础设施，包括 S3,Hive,Dynamo,Redshift 等等。
3. Supply Chain Defect Management（亚马逊供应链优化团队） 致力于供应链优化，利用各种技术手段精准发现缺陷，自动推导缺陷原因，并帮助卖家更正和消除供应链上存在的缺陷，最终减少缺陷商品在仓库的处理时间加快供应链运转效率，降低运营成本。我们处理全球所有仓库的缺陷数据，从全球仓库不间断收集各种类型的数据（Batch数据，流数据，结构和非结构化数据，文本数据和图像数据等）,设计高可用高并发的系统对数据加工处理。为处理庞大的数据量和支持复杂的业务逻辑，我们的技术栈包括: AWS主流技术(DynamoDB, Lambda, S3, SQS, Kinesis, RDS等)，GraphDB，图像识别（TensorFlow，SageMaker等）, Spark等，并根据业务需求不断尝试和探索新的技术。
4. Ship by Region (SBR 全球物流配运 ) 平台整合全球数百万第三方卖家和配送公司，根据地区制定相应的快递费用和时间，为全球数千万亚马逊消费者提供便捷的精准配送服务。目前 Ship by Region 配送服务已覆盖数十个国家和地区，并正在迅速大规模扩张，打造全球配送生态。我们拥有多个亚马逊 Tier-1 和 Tier-2 后台服务，支持亚马逊全球的商品搜索和排名，实时配送详情展示和运费计算。高并发服务处理每秒数十万次的请求，保证服务高可用性的同时，毫秒级低延时。
5. Global Store （海外购）
海外购技术团队支持全球的海外购业务，例如跨国界、跨时区、跨品牌的全球促销同步技术，用于对接四大海外站点的商品和优惠，商品个性化推荐打造了“千人千面”客户体验，“瀑布流”会根据消费者兴趣推荐不同类型的镇店之宝、秒杀等折扣信息及购物主题，尺码智能推荐功能。你可以在亚马逊网站上直观的看到你的作品，并服务全球的消费者。一起来详细了海外购背后的各个技术团队！
作为亚马逊促销活动的“领头羊”，我们致力于让用户以最优惠的价格买到最优质的海外商品。Prime Day会员日、 “女神节”、618，双十一、圣诞、黑五、春节等购物节期间，我们利用亚马逊业界领先的跨国界、跨时区、跨品牌的全球促销技术对接四大海外站点的商品和优惠，让中国消费者享受更丰富的折扣商品和促销优惠。与此同时，我们将全球领先的技术与本地化创新精神相结合，落地到商品个性化推荐、尺码智能推荐、信息精准推送等大量智能化应用场景。我们本着“中国优先，推广全球“的理念，把各种本地创新进行优化再全球推广，让中国工程师的智慧发挥更大的影响力。我们致力于为中国客户提供更好的会员服务，让每一个中国客户都能成为我们的会员。我们提供给客户的不仅是“0门槛”、“无限次”的海外购免费跨境配送服务，同时我们也为会员提供更多品类产品的专属会员价格和优惠政策，以及种类丰富的电子书免费下载阅读。随着Prime会员权益不断丰富，以及不断的技术创新，让中国客户获得越来越美好的在线购物体验。
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修改:Dilys FROM 54.222.61.*
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