Estados Unidos
Ametek, Inc.
ZoomInfo Technologies LLC
Engenheiro(a) Sênior de Machine Learning
Estados Unidos
Bethesda, Maryland, United States · Waltham, Massachusetts, United States · Vancouver, Washington, United States · Maryland, United States · Massachusetts, United States · Washington, United States
PythonSQLGo
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
A ZoomInfo é onde as carreiras aceleram. Agimos rápido, pensamos com ousadia e capacitamos você a fazer o melhor trabalho da sua vida. Você estará cercado por colegas que se importam profundamente, se desafiam mutuamente e celebram vitórias. Com ferramentas que amplificam seu impacto e uma cultura que apoia sua ambição, você não apenas contribuirá. Você fará as coisas acontecerem – rapidamente.
Você ajudará a construir a inteligência sobre a qual cada agente de IA da ZoomInfo raciocina — o que é verdade sobre as empresas e as pessoas nelas, como elas se relacionam e o que estão comprando. Você será responsável pelos resultados de ponta a ponta, desde os dados com os quais um modelo aprende até a superfície do produto onde sua saída chega, aplicando machine learning clássica, estatística ou modelos de linguagem com base no que o problema exige. Você pegará um problema no grafo de dados, resolução de entidades ou intenção de compra desde o design até a produção, e será responsável por ele após o lançamento.
O que você fará *
- Você extrairá liderança, locais e produtos dos sites de empresas com quase nenhuma presença pública, e detectará registros desatualizados, escolhendo quais páginas ler com base no custo por documento.
- Você estimará o número de funcionários e a receita de empresas com informações públicas esparsas, usando árvores de gradient boosting, regressão com entradas ausentes e incerteza calibrada.
- Você determinará se dois registros descrevem a mesma empresa ou pessoa, medindo tanto fusões falsas quanto divisões falsas.
- Você inferirá a intenção de compra a partir do significado do que as empresas leem, não de correspondências de palavras-chave, em grandes volumes de texto multilíngue e ruidoso, alimentando pontuação de propensão, recuperação de semelhantes e recomendações de contato.
- Você construirá agentes de pesquisa que citam suas fontes, juntamente com os sistemas de avaliação por trás deles: rótulos humanos, juízes de LLM validados e portões de regressão.
- Você treinará modelos pequenos e específicos para tarefas, destilados de modelos maiores, medindo-os em comparação com o modelo maior em vez de contra a perfeição, e será responsável por sua quantização e serviço.
- Você levará um problema do design à produção e será responsável por ele após o lançamento, incluindo sua avaliação e custo, enquanto ajuda outros engenheiros a melhorar seu trabalho por meio de revisões de design e código.
O que você traz
Essencial: *
- Você levou sistemas de machine learning para produção e foi responsável por eles após o lançamento, acompanhando o resultado em qualquer camada que ele precise — a profundidade importa mais do que os anos.
- Você traz expertise em machine learning clássica além de modelos de linguagem, incluindo aprendizado supervisionado e engenharia de features em dados tabulares grandes e desordenados, juntamente com estatística aplicada: design de experimentos, inferência estatística e pontuações calibradas sob desequilíbrio de classes.
- Você implementou processamento de linguagem em escala — classificação de texto, extração de informações e ligação de entidades em grandes volumes de texto multilíngue e ruidoso.
- Você construiu agentes de LLM ou sistemas multi-etapas em produção, incluindo design de ferramentas e contexto e análise de falhas a partir de rastros, e avaliou sistemas sem uma única resposta correta usando juízes de LLM validados contra rótulos humanos.
- Você é proficiente em Python de produção e forte em SQL, com experiência em processamento de dados distribuído, e você usa ferramentas de codificação de IA diariamente, revisando rigorosamente sua saída.
Preferencial: *
- Você tem experiência em ranking e recuperação, incluindo embeddings, re-ranking aprendido e métricas como recall@k, MRR e nDCG.
- Você traz experiência em modelagem de propensão, clustering ou resolução de entidades em dados do mundo real e desordenados.
- Você treinou e serviu modelos de peso aberto em PyTorch ou um framework equivalente, com custo rastreado por unidade de trabalho.
- Você defendeu sistemas de LLM contra entradas adversárias e injeção de prompt, ou trabalhou em extração de informações em escala web, grafos de conhecimento ou memória do usuário para agentes.
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A remuneração real oferecida será baseada em fatores como o local de trabalho do candidato, qualificações, habilidades, experiência e/ou treinamento. Seu recrutador pode compartilhar mais informações sobre a faixa salarial específica para o local de trabalho desejado durante o processo de contratação. Queremos que nossos funcionários e suas famílias prosperem.
Abaixo está o salário base nos EUA para esta posição. Remuneração adicional, como bônus, comissão, ações e outros benefícios, também podem ser aplicáveis.
$128,100—$201,300 USD
A ZoomInfo está comprometida em proteger sua privacidade ao se candidatar a empregos conosco. Por favor, revise nosso Aviso de Privacidade para Candidatos a Emprego drive.google.com/file/d/1yiG-k0YX_sW10PiJk_xliDc3W-veJCrK/view?usp=drive_link para mais detalhes sobre como lidamos com suas informações pessoais.
A ZoomInfo pode usar uma avaliação baseada em software como parte do processo de recrutamento. Mais informações sobre esta ferramenta, incluindo os resultados da auditoria de viés mais recente, estão disponíveis aqui zoominfo.com/legal/nyc-local-law-144-notice.
A ZoomInfo tem orgulho de ser um empregador que oferece igualdade de oportunidades, contratando com base em qualificações, mérito e necessidades de negócios, e não discrimina com base em status protegido. Damos as boas-vindas a todos os candidatos e estamos comprometidos em fornecer oportunidades de emprego iguais, independentemente de sexo, raça, idade, cor, origem nacional, orientação sexual, identidade de gênero, estado civil, status de deficiência, religião, status militar ou de veterano protegido, condição médica ou qualquer outra característica protegida pela lei aplicável. Também consideramos candidatos qualificados com histórico criminal de acordo com os requisitos legais.
Para Candidatos de Massachusetts: É ilegal em Massachusetts exigir ou administrar um teste de polígrafo como condição de emprego ou emprego contínuo. Um empregador que viola esta lei estará sujeito a penalidades criminais e responsabilidade civil. A ZoomInfo não administra testes de polígrafo para candidatos em nenhuma localidade.
Além de benefícios abrangentes, oferecemos programas holísticos de mente, corpo e estilo de vida projetados para o bem-estar geral. Saiba mais sobre os benefícios da ZoomInfo aqui zoominfo.com/careers#benefits.
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A ZoomInfo (NASDAQ: GTM) é a Plataforma de Inteligência Go-To-Market que capacita as empresas a crescerem mais rápido com insights prontos para IA, dados confiáveis e automação avançada. Suas soluções fornecem a mais de 35,000 empresas em todo o mundo uma visão completa de seus clientes, tornando cada vendedor o seu melhor vendedor.
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