Sede: Bethesda, Maryland, Estados Unidos; Remote-US-MA; Remote-US-MD; Remote-US-WA; Vancouver, Washington, Estados Unidos; Waltham, Massachusetts, Estados Unidos ZoomInfo é onde as carreiras aceleram. Nós movemos, pensamos ousadamente e lhe capacitamos a fazer o melhor trabalho da sua vida. Você estará rodeado por companheiros de equipe que se preocupam profundamente, desafiam-se e celebrem as vitórias. Com ferramentas que amplificam seu impacto e uma cultura que apoia sua ambição, você não só contribuirá. Você fará as coisas acontecer-rá rápido. Você vai liderar a equipe que constrói a inteligência cada agente da ZoomInfo AI razão sobre - o que é verdadeiro sobre as empresas e as pessoas nelas, como elas se relacionam, e o que eles estão comprando. Este papel é dono da estratégia gráfica de dados B2B para terminar, combinar a aprendizagem de máquinas clássicas e a ciência de dados com sistemas LLM e agênicos, e tratar o custo de avaliação e inferência como disciplinas básicas. Você irá definir a barra técnica para uma equipe de engenheiros senior enquanto se mantém perto do código, envio junto às pessoas que você lidera. O que você vai fazer • Você enviará código ao lado da sua equipe, protótipo sozinho para provar ou matar uma ideia, e código de revisão como um par, estabelecendo como a equipe utiliza ferramentas de codificação agênica com especificações precisas e revisão rigorosa. • Você terá o envio em conjunto, a partir de problemas de enquadramento através de serviço e acessórios, incluindo cobertura gráfica de longas e memória de usuário para agentes que separam o contexto de usuário-suprido a partir de dados do sistema de gravação.

• Você vai escolher o método certo para cada problema — aprendizado de máquina clássico, modelos de idioma ou código — para desafios como estimação de receitas de empresas escassas, resolução de entidades e modelagem de intenção semântica, decisão sobre evidências medida e trabalho de paragem que não irá pagar. • Você irá definir o que é preciso para reclamar a saída de um agente é correto, não apenas que sua execução foi completada, construindo os conjuntos de dados de avaliação, portas de regressão e projetos de experimento que respaldam essas alegações. • Você irá possuir custo de inferência, latência e capacidade, incluindo decisões de construção versus buy e destilação, uma vez que um modelo demasiado caro para correr em qualquer parte não é um resultado. • Você vai contratar e crescer engenheiros de aprendizado de máquina, cientistas de dados e engenheiros de pesquisa, desenvolvendo engenheiros senior em líderes técnicos. • Você vai trabalhar em todo produto, plataforma, segurança, e legal, e apresentar seus limites para executivos, incluindo quando um sistema não é bom suficiente para lançar.

O que você traz deve ter: • Você tem uma experiência significativa construindo sistemas de aprendizado de máquina de produção e liderando os engenheiros que as construem ao lado deles – demonstrando que a capacidade é importante mais do que anos. • Você tem um registro de contratação e desenvolvimento de engenheiros senior de aprendizado de máquina e cientistas de dados contra um alto bar. • Você permanece em mãos hoje: código de transporte, construção de protótipos independentes, e usando ferramentas de codificação agênica diariamente com rigorosa revisão.

• Você traz uma série de experiências de aprendizado de máquina clássico e de dados (aprendizagem supervisionada, engenharia de características, inferência estatística e projeto de experimentos, forte SQL) ao lado da produção LLM e sistemas agéticos, com o julgamento de escolher entre eles, incluindo a definição de uma barra de avaliação com validação segura de fugas, calibração e juízes validados LLM. • Você tem um registro de decisões de custo e capacidade para servir modelo, como mover uma carga de trabalho de um modelo hospedado para um modelo destilado ou auto-hosted, com as economias medidas, e você reporta resultados a executivos com seus limites declarados, incluindo recomendação contra um lançamento. Preferido: • Você traz experiência empresarial — fundação de uma empresa, ou tomando um produto de incipiente para pagar aos clientes como um engenheiro fundador ou precoce. • Você tem experiência em modelagem de propensão, classificação e recuperação, agrupamento, ou resolução de entidades a escala.

• Você tem experiência no processamento de linguagem em escala web sobre texto multilingue, ruído, gráficos de conhecimento ou memória de usuário para agentes. • Você tem experiência com pós-formação e destilação, modelo de peso aberto a serviço, ou práticas de governança e segurança da IA (ISO/IEC 42001, NIST AI RMF). #LI-hybrid #LI-VC1 A compensação real oferecida será baseada em fatores como a localização do trabalho do candidato, qualificações, habilidades, experiência e/ou treinamento. Seu recrutador pode compartilhar mais informações sobre a faixa salarial específica para o seu local de trabalho desejado durante o processo de contratação. Queremos que nossos funcionários e suas famílias prosperem.

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 do ZoomInfo aqui. Abaixo está o salário base dos EUA para esta posição.As compensações adicionais, como Bónus, Comissão, Equidade e outros benefícios, também podem ser aplicadas. $233.100—$366.300 USD Sobre nós: ZoomInfo (NASDAQ: GTM) é a Plataforma de Inteligência Go-To-Market que permite às empresas crescer mais rápido com informações de IA, dados de confiança e automação avançada. Suas soluções fornecem mais de 35.000 empresas em todo o mundo com uma visão completa de seus clientes, fazendo de cada vendedor o seu melhor vendedor.A ZoomInfo está comprometida a proteger a sua privacidade quando você se candidata para trabalho conosco. Por favor, consulte a nossa Anúncio de Privacidade do candidato de trabalho para mais detalhes sobre como lidamos com suas informações pessoais.A ZoomInfo pode utilizar uma avaliação baseada em software como parte do processo de recrutamento. Mais informações sobre esta ferramenta, incluindo os resultados da mais recente auditoria viés, está disponível aqui. ZoomInfo está orgulhoso de ser um empregador de igualdade de oportunidades, contratação baseada em qualificações, méritos e necessidades de negócios, e não discriminação baseada no status protegido. Acolhemos todos os candidatos e estamos comprometidos a oferecer oportunidades de emprego independentemente de sexo, raça, idade, cor, origem nacional, orientação sexual, identidade de gênero, estado civil, incapacidade, religião, estado militar ou veterano protegido, condição médica ou qualquer outro prot característica