Quartier generale: Bethesda, Maryland, Stati Uniti; Remote-US-MA; Remote-US-MD; Remote-US-WA; Vancouver, Washington, Stati Uniti; Waltham, Massachusetts, Stati Uniti ZoomInfo è dove le carriere accelerano. Ci muoviamo velocemente, pensiamo audacemente, e vi permette di fare il lavoro migliore della vostra vita. Sarete circondati da compagni di squadra che si preoccupano profondamente, sfidano l'un l'altro, e celebrano vince. Con strumenti che amplificano il vostro impatto e una cultura che sostiene la vostra ambizione, si è vinto solo contribuire. Si farà le cose accadere a breve. Si guiderà il team che costruisce l'intelligenza ogni ZoomInfo AI agenti ragioni su. Questo ruolo è di proprietà della strategia del grafico dati B2B e finisce, combinando l'apprendimento automatico classico e la scienza dei dati con sistemi LLM e agentici, e trattando i costi di valutazione e inferenza come discipline fondamentali. Definirai la barra tecnica per un team di ingegneri anziani mentre stai vicino al codice, spedendo insieme alle persone che guidi. Cosa farete • Spedirete il codice insieme al vostro team, prototipo da solo per provare o uccidere un'idea, e recensire il codice come un peer, impostando come il team utilizza strumenti di codifica agenti con specifiche precise e una revisione rigorosa. • Propriezzerete la consegna end-to-end, dal framing problema attraverso servizio e on-call, compresa la copertura del grafico a lunga coda e la memoria utente per agenti che separano il contesto fornito dall'utente dai dati di sistema di registrazione.

• Sceglierai il metodo giusto per ogni problema sugli studi di macchina classici sugli sugli, sui modelli linguistici o sul codice sugli, per le sfide come la stima delle entrate delle aziende, la risoluzione delle entità e la modellazione degli intenti semantici, decidendo su prove misurate e sul lavoro di arresto che non ripagherà. • Definirai ciò che serve per rivendicare l'output di un agente, non solo che la sua esecuzione è completata, costruisci i set di dati di valutazione, i cancelli di regressione e sperimenti progetti che sostengano tali affermazioni. • Avrai il costo di inferenza, latenza e capacità, comprese le decisioni di build-versus-buy e distillazione, poiché un modello troppo costoso da eseguire ovunque non è un risultato. • Potrai assumere e sviluppare ingegneri di apprendimento automatico, scienziati dei dati e ingegneri di ricerca, sviluppando ingegneri senior in leader tecnici.

• Lavorerete attraverso prodotti, piattaforme, sicurezza e legali, e presenterete risultati e loro limiti ai dirigenti, anche quando un sistema non è abbastanza buono da lanciare. Che cosa Portate Must-Have: • Hai esperienza significativa costruire sistemi di apprendimento automatico di produzione e leader gli ingegneri che li costruiscono consegnandoli insieme • ha dimostrato che la capacità conta più di anni. • Hai un record di assunzione e sviluppo di ingegneri senior di apprendimento automatico e scienziati dei dati contro una barra alta. • Restate pratici oggi: codice di spedizione, costruire prototipi indipendentemente, e utilizzando strumenti di codifica agentic quotidianamente con una revisione rigorosa.

• Conducete una profonda esperienza di machine learning classico e di data science (apprendimento supervisionato, ingegneria delle caratteristiche, inferenza statistica e progettazione di esperimenti, SQL forte) insieme alla produzione LLM e sistemi agentici, con il giudizio di scegliere tra loro, compresa la definizione di una barra di valutazione con validazione in sicurezza delle perdite, taratura e giudici LLM convalidati. • Avete un record di decisioni di costo e capacità per il modello di servizio, come spostare un carico di lavoro da un modello ospitato a uno distillato o auto-ospitato, con i risparmi misurati, e si segnalano risultati ai dirigenti con i loro limiti dichiarati, compreso raccomandare contro un lancio. Preferito: • Portate un'esperienza imprenditoriale sugli imprenditori che creano un'azienda, o prendendo un prodotto dall'inizio ai clienti che pagano come fondatore o ingegnere iniziale. • Avete esperienza nella modellazione, nella classifica e nella ricerca di propensione, nel clustering o nella risoluzione dell'entità a scala.

• Hai lavorato su un'elaborazione linguistica su scala web su testi multilingue, rumorosi, grafici di conoscenza o memoria utente per agenti. • Hai esperienza con post-formazione e distillazione, modello a peso aperto che serve, o AI governance e pratiche di sicurezza (ISO/IEC 42001, NIST AI RMF). #LI-hybrid #LI-VC1 La compensazione effettiva offerta sarà basata su fattori quali la sede di lavoro, le qualifiche, le competenze, l'esperienza e/o la formazione. Il reclutatore può condividere maggiori informazioni sulla gamma di salari specifica per la vostra sede di lavoro desiderata durante il processo di assunzione.

Oltre ai benefici completi offriamo programmi di mente, corpo e stile di vita olistici progettati per il benessere generale. Ulteriori informazioni sui benefici ZoomInfo qui. Di seguito è riportato lo stipendio base statunitense per questa posizione. Ulteriori compensazioni come Bonus, Commissione, Equity e altri benefici possono anche applicarsi. $233,100 $366,300 USD Chi siamo: ZoomInfo (NASDAQ: GTM) è la piattaforma di Intelligence Go-To-Market che consente alle aziende di crescere più velocemente con informazioni AI-ready, dati affidabili e automazione avanzata. Le sue soluzioni forniscono più di 35.000 aziende in tutto il mondo con una visione completa dei loro clienti, rendendo ogni venditore il loro miglior venditore. ZoomInfo si impegna a proteggere la vostra privacy quando si applica per lavori con noi. Si prega di rivedere la nostra informativa sulla privacy del candidato di lavoro per maggiori dettagli su come gestiamo le vostre informazioni personali.

ZoomInfo può utilizzare una valutazione basata su software come parte del processo di reclutamento. Maggiori informazioni su questo strumento, compresi i risultati della più recente revisione di pregiudizio, è disponibile qui. ZoomInfo è orgoglioso di essere un datore di lavoro pari opportunità, assunzione basata su qualifiche, merito, e le esigenze aziendali, e non discriminare basato sullo status protetto. Accogliamo tutti i candidati e ci impegniamo a fornire pari opportunità di lavoro indipendentemente dal sesso, razza, età, colore, origine nazionale, orientamento sessuale, identità di genere, stato civile, stato di disabilità, religione, stato militare protetto o veterano, condizione medica, o qualsiasi altro prot caratteristica