Scientifique en IA appliquée - Optimisation de la supply chain (SCOT), sélection spécialisée
Amazon.com Services LLC recrute un scientifique en IA appliquée pour l'équipe Specialized Selection, au sein de son organisation Supply Chain Optimization Technologies (SCOT), à Bellevue, dans l'État de Washington. L'offre officielle porte la référence 10537551. Sa date de publication initiale a été communiquée comme étant le 15 octobre 2026, et le poste était toujours ouvert lors de la vérification du 28 octobre 2026, avec un bouton « Apply now » disponible.
L'équipe développe des systèmes d'apprentissage automatique et d'optimisation pour déterminer quels produits Amazon doit proposer lorsque l'espace disponible en entrepôt et la capacité d'assortiment sont limités. Les travaux concernent notamment les programmes de livraison rapide, les produits alimentaires périssables et de nouvelles offres de livraison, en conciliant les intentions d'achat des clients avec les contraintes physiques de capacité.
Selon l'annonce, les méthodes scientifiques comprennent l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé, les grands modèles de langage, la programmation linéaire en nombres entiers mixtes, l'apprentissage par renforcement, l'inférence causale et la conception d'expériences. Les domaines étudiés comprennent la substituabilité des produits, leurs complémentarités, la composition des paniers, la sensibilité aux délais de livraison, l'optimisation de l'assortiment sous contraintes et les prévisions de l'offre et de la demande.
Pour Bellevue, l'annonce indique un salaire annuel de base compris entre 142 800 et 193 200 USD, auquel s'ajoutent, selon les conditions applicables, des primes de signature et des unités d'actions soumises à acquisition de droits (RSU). Aucune catégorie contractuelle ni modalité de travail à distance, hybride ou sur site n'est présumée.
Crédit illustration : l'image affichée à l'emplacement du logo de l'entreprise est une photographie de stock thématique provenant de Pexels, et non le logo officiel d'Amazon ou une image fournie par l'entreprise. Elle ne représente pas un site Amazon identifié, un système réel de sélection de produits ou un déploiement vérifié, et n'implique aucune approbation d'Amazon.
Ce poste fait de la sélection de l'assortiment une décision de supply chain sous contraintes, et non un simple classement de produits selon leur attractivité. Amazon doit déterminer quels articles méritent une place dans une capacité d'entreposage limitée, alors que les clients présentent des préférences, des comportements de substitution et des sensibilités aux délais de livraison différents. La valeur de l'apprentissage automatique et de l'optimisation dépend de la prise en compte des contraintes réelles de capacité, de la compréhension des effets de substitution et de l'évaluation des résultats selon le service client, la faisabilité opérationnelle et la contribution économique. Un modèle qui maximise la demande prévue peut produire un mauvais assortiment s'il néglige la capacité, la marge ou les conséquences de l'absence de produits complémentaires. La question déterminante est de savoir comment les recommandations scientifiques deviennent des engagements d'assortiment assumés, et quels responsables métier peuvent les réviser lorsque les conditions opérationnelles changent. Ce recrutement porte sur un problème scientifique distinct de celui du poste déjà couvert dans la planification des effectifs S&OP d'Amazon Grocery, mais il s'inscrit dans un investissement plus large dans la science appliquée à la supply chain, sans démontrer une transformation indépendante déjà réussie.