Machine Learning Engineer

Wie wij zijn

Wij bouwen de infrastructuur voor het agenttijdperk. Tien jaar geleden wonnen merken die mobiel omarmden. Dezelfde verschuiving gebeurt met agents: hoe mensen bedrijven vinden, vragen stellen en kopen, verschuift van statische pagina's naar gesprekken. 800 miljoen mensen ontdekken merken al via agentzoekopdrachten, en wie gekozen wordt, wordt nu bepaald.

Het team

Maak de digitale tweelingen van Point11 getrouwer aan de klanten die ze vertegenwoordigen. U bent eigenaar van de modellen en data erachter: hoe een tweeling wordt opgebouwd uit de eigen records van een bedrijf, hoe we meten dat hij zich gedraagt als de echte klant en hoe hij met elke campagne beter wordt. Elke interactie moet intelligent aanvoelen en in .11 seconden plaatsvinden. Klein team, hoge lat. Opgericht door voormalige Google-medewerkers. Daar passen onze aanwervingen bij.

Hoe uw eerste jaar eruitziet

• Meet hoe nauwkeurig de digitale tweelingen van een klant echte resultaten voorspellen, en dicht dan het gat.
• Bouw de forecastingmodellen die de antwoorden van een campagne omzetten in vraag waarop een merk kan plannen.
• Ontwerp de trainings- en evaluatiepijplijn waarmee de tweelingen van elke klant beter worden zonder dat de data van het ene bedrijf weglekt naar die van een ander.

Hoe het dagelijkse werk voelt

• Wees eigenaar van de modellering voor digitale tweelingen: features, training, evaluatie en deployment
• Bouw datapijplijnen die data uit de CRM's en datawarehouses van klanten modelklaar maken
• Voer experimenten uit met heldere hypotheses en eerlijke resultaten
• Bepaal samen met AI Engineers waar modellen ophouden en LLM-agents beginnen
• Breng modellen naar productie en wees daar eigenaar van hun kwaliteit

Over u

• U hebt machine learning-modellen getraind en geleverd die in productie draaien
• U bent sterk in Python en de moderne ML-stack
• U bent rigoureus in evaluatie, baselines en statistische validiteit
• U kunt het gedrag van een model uitleggen aan een engineer en aan een klant
• U woont in Toronto of bent bereid te verhuizen. Deze functie is hybride, drie dagen per week op ons kantoor in Toronto. Deze vacature betreft een bestaande functie.

Nog beter als u dit hebt

• Forecasting, causale inferentie of aanbevelingssystemen
• Synthetische data of simulatie
• Privacybeschermende of multitenant machine learning
• Ervaring met fine-tuning van LLM's of embeddings

Wat wij bieden

• Uw modellen bepalen hoe getrouw ons product is
• Hybride in Toronto, in de tijdzone van New York
• Een oprichtersrol in het Canadese team van Point11
• Een directe lijn met het oprichtersteam over het product
• Een jaarlijks leerbudget voor conferenties en ontwikkeling