Machine Learning Engineer

Chi siamo

Siamo un team che costruisce l'infrastruttura per l'era degli agenti. Dieci anni fa, i brand che hanno puntato sul mobile hanno vinto. Lo stesso cambiamento sta avvenendo con gli agenti: il modo in cui le persone trovano aziende, fanno domande e acquistano si sposta dalle pagine statiche alle conversazioni. Già 800 milioni di persone scoprono i brand tramite la ricerca con gli agenti e chi verrà scelto si sta decidendo proprio ora.

Il team

Rendi i gemelli digitali di Point11 più fedeli ai clienti che rappresentano. Sei responsabile dei modelli e dei dati alla loro base: come si costruisce un gemello a partire dai dati dell'azienda stessa, come misuriamo che si comporti come il cliente reale e come migliora a ogni campagna. Ogni interazione deve trasmettere intelligenza e deve avvenire in .11 secondi. Team piccolo, standard elevati. Fondato da ex dipendenti Google. Assumiamo di conseguenza.

Come sarà il tuo primo anno

• Misura con quanta precisione i gemelli digitali di un cliente prevedono i risultati reali, poi colma il divario.
• Costruisci i modelli di previsione che trasformano le risposte di una campagna in una domanda su cui un brand può pianificare.
• Progetta la pipeline di addestramento e valutazione che permette ai gemelli di ogni cliente di migliorare senza che i dati di un'azienda finiscano in quelli di un'altra.

Com'è il lavoro quotidiano

• Sei responsabile della modellazione dei gemelli digitali: feature, addestramento, valutazione e deployment
• Costruisci pipeline che portano i dati da CRM e data warehouse dei clienti in un formato pronto per i modelli
• Conduci esperimenti con ipotesi chiare e risultati onesti
• Collabori con gli AI Engineer per definire dove finiscono i modelli e dove iniziano gli agenti LLM
• Porti i modelli in produzione e lì ne garantisci la qualità

Il tuo profilo

• Hai addestrato e rilasciato modelli di machine learning che funzionano in produzione
• Hai solide competenze in Python e nello stack ML moderno
• Applichi rigore a valutazione, baseline e validità statistica
• Sai spiegare il comportamento di un modello a un ingegnere e a un cliente
• Sei a Toronto o disponibile a trasferirti. Il ruolo è ibrido, nel nostro ufficio di Toronto tre giorni a settimana. Questo annuncio riguarda una posizione vacante esistente.

Ancora meglio se hai

• Forecasting, inferenza causale o sistemi di raccomandazione
• Dati sintetici o simulazione
• Machine learning a tutela della privacy o multi-tenant
• Esperienza con il fine-tuning di LLM o con gli embedding

Cosa offriamo

• I tuoi modelli determinano quanto è fedele il nostro prodotto
• Lavoro ibrido a Toronto, nel fuso orario di New York
• Un ruolo fondativo nel team canadese di Point11
• Un rapporto diretto con il team fondatore sul prodotto
• Un budget annuale per conferenze e formazione