États-Unis
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ZoomInfo Technologies LLC
Ingénieur Senior en Machine Learning
États-Unis
Bethesda, Maryland, United States · Waltham, Massachusetts, United States · Vancouver, Washington, United States · Maryland, United States · Massachusetts, United States · Washington, United States
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À propos du poste
ZoomInfo est l'endroit où les carrières s'accélèrent. Nous avançons vite, pensons audacieusement et vous donnons les moyens de faire le meilleur travail de votre vie. Vous serez entouré d'une équipe qui se soucie profondément, se défie mutuellement et célèbre les succès. Avec des outils qui amplifient votre impact et une culture qui soutient votre ambition, vous ne ferez pas que contribuer. Vous ferez bouger les choses – rapidement.
Vous aiderez à construire l'intelligence sur laquelle raisonne chaque agent IA de ZoomInfo — ce qui est vrai concernant les entreprises et les personnes qui les composent, comment elles sont liées et ce qu'elles achètent. Vous serez responsable des résultats de bout en bout, des données à partir desquelles un modèle apprend jusqu'à la surface du produit où son résultat atterrit, en appliquant le machine learning classique, les statistiques ou les modèles de langage en fonction de ce que le problème exige. Vous prendrez un problème dans le graphe de données, la résolution d'entités ou l'intention d'achat, de la conception à la production, et vous en serez responsable après le lancement.
Ce que vous ferez *
- Vous extrairez les informations sur les dirigeants, les lieux et les produits des sites Web d'entreprises ayant une empreinte publique quasi nulle, et détecterez les enregistrements obsolètes, en choisissant les pages à lire en fonction du coût par document. *
- Vous estimerez les effectifs et les revenus des entreprises disposant d'informations publiques éparses, en utilisant des arbres à gradient boosting, la régression avec entrées manquantes et des incertitudes calibrées. *
- Vous déterminerez si deux enregistrements décrivent la même entreprise ou la même personne, en mesurant à la fois les fausses fusions et les fausses séparations. *
- Vous inférerez l'intention d'achat à partir du sens de ce que lisent les entreprises, et non de correspondances de mots-clés, sur de grands volumes de textes multilingues et bruités, en alimentant le score de propension, la récupération de similaires et les recommandations de contacts. *
- Vous construirez des agents de recherche qui citent leurs sources, ainsi que les systèmes d'évaluation derrière eux : étiquettes humaines, juges LLM validés et portes de régression. *
- Vous entraînerez de petits modèles spécifiques à une tâche, distillés de modèles plus grands, en les mesurant par rapport au modèle plus grand plutôt que par rapport à la perfection, et vous gérerez leur quantification et leur service. *
- Vous prendrez un problème de la conception à la production et en serez responsable après le lancement, y compris son évaluation et son coût, tout en aidant d'autres ingénieurs à améliorer leur travail par le biais de revues de conception et de code.
Ce que vous apportez
Indispensable : *
- Vous avez mis en production des systèmes de machine learning et en avez assuré la responsabilité après le lancement, en suivant le résultat dans la couche nécessaire — la profondeur compte plus que les années. *
- Vous apportez une expertise classique en machine learning au-delà des modèles de langage, y compris l'apprentissage supervisé et l'ingénierie de caractéristiques sur de grandes données tabulaires désordonnées, ainsi que des statistiques appliquées : conception d'expériences, inférence statistique et scores calibrés en cas de déséquilibre des classes. *
- Vous avez déployé le traitement du langage à grande échelle — classification de texte, extraction d'informations et liaison d'entités sur de grands volumes de textes multilingues et bruités. *
- Vous avez construit des agents LLM ou des systèmes multi-étapes en production, y compris la conception d'outils et de contextes, et l'analyse des défaillances à partir de traces, et vous avez évalué des systèmes sans réponse unique correcte à l'aide de juges LLM validés par rapport à des étiquettes humaines. *
- Vous maîtrisez la production en Python et êtes solide en SQL, avec une expérience du traitement de données distribuées, et vous utilisez quotidiennement des outils de codage IA, en examinant rigoureusement leur sortie.
Préférable : *
- Vous avez de l'expérience en classement et en récupération, y compris les embeddings, le re-ranking appris et les métriques telles que recall@k, MRR et nDCG. *
- Vous avez de l'expérience dans la modélisation de la propension, le clustering ou la résolution d'entités sur des données réelles et désordonnées. *
- Vous avez entraîné et servi des modèles à poids ouverts dans PyTorch ou un framework équivalent, avec un coût suivi par unité de travail. *
- Vous avez défendu des systèmes LLM contre des entrées adverses et des injections de prompts, ou travaillé sur l'extraction d'informations à l'échelle du web, des graphes de connaissances ou la mémoire utilisateur pour les agents.
#LI-Remote #LI-VC1
La rémunération réelle offerte sera basée sur des facteurs tels que le lieu de travail du candidat, ses qualifications, ses compétences, son expérience et/ou sa formation. Votre recruteur pourra vous fournir plus d'informations sur la fourchette salariale spécifique pour votre lieu de travail souhaité pendant le processus d'embauche. Nous voulons que nos employés et leurs familles prospèrent.
Ci-dessous se trouve le salaire de base aux États-Unis pour ce poste. Une rémunération supplémentaire telle que des primes, des commissions, des actions et d'autres avantages peut également s'appliquer.
$128,100—$201,300 USD
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