Inżynier uczenia maszynowego (K/M)

Kim jesteśmy

Jesteśmy zespołem budującym infrastrukturę dla ery agentów. Dekadę temu wygrały marki, które postawiły na urządzenia mobilne. Ta sama zmiana zachodzi z agentami: sposób, w jaki ludzie znajdują firmy, pytają i kupują, przenosi się ze statycznych stron do rozmów. Już 800 milionów ludzi odkrywa marki przez wyszukiwanie agentowe, a to, kto zostanie wybrany, rozstrzyga się właśnie teraz.

Zespół

Spraw, by cyfrowe bliźniaki Point11 wierniej odzwierciedlały klientów, których zastępują. Odpowiadasz za modele i dane, na których się opierają: jak bliźniak powstaje z własnych rekordów firmy, jak mierzymy, że zachowuje się jak prawdziwy klient, i jak poprawia się z każdą kampanią. Każda interakcja musi sprawiać wrażenie inteligentnej i wydarzyć się w .11 sekundy. Mały zespół, wysoka poprzeczka. Założony przez byłych pracowników Google. Tak też rekrutujemy.

Jak wygląda Twój pierwszy rok

• Zmierz, jak dokładnie cyfrowe bliźniaki klienta przewidują rzeczywiste wyniki, a potem zniweluj różnicę.
• Zbuduj modele prognostyczne, które zamieniają odpowiedzi z kampanii w popyt, wokół którego marka może planować.
• Zaprojektuj pipeline trenowania i ewaluacji, dzięki któremu bliźniaki każdego klienta się poprawiają, a dane jednej firmy nie przenikają do danych innej.

Jak wygląda codzienna praca

• Odpowiadaj za modelowanie cyfrowych bliźniaków: cechy, trenowanie, ewaluację i wdrożenie
• Buduj pipeline’y, które przenoszą dane z CRM i hurtowni klientów do postaci gotowej dla modeli
• Prowadź eksperymenty z jasnymi hipotezami i uczciwymi wynikami
• Ustalaj z inżynierami AI, gdzie kończą się modele, a zaczynają agenci LLM
• Wprowadzaj modele na produkcję i odpowiadaj tam za ich jakość

O Tobie

• Masz na koncie wytrenowane i wdrożone modele uczenia maszynowego działające na produkcji
• Dobrze znasz Python i nowoczesny stos ML
• Rygorystycznie podchodzisz do ewaluacji, baseline’ów i poprawności statystycznej
• Potrafisz wyjaśnić zachowanie modelu inżynierowi i klientowi
• Jesteś w Toronto lub chcesz się przeprowadzić. To praca hybrydowa, trzy dni w tygodniu w naszym biurze w Toronto. Ogłoszenie dotyczy istniejącego wakatu.

Jeszcze lepiej, jeśli masz

• Prognozowanie, wnioskowanie przyczynowe lub systemy rekomendacyjne
• Dane syntetyczne lub symulacje
• Uczenie maszynowe chroniące prywatność lub wielodzierżawne
• Doświadczenie z fine-tuningiem LLM lub embeddingami

Co oferujemy

• Twoje modele decydują o tym, jak wierny jest nasz produkt
• Praca hybrydowa w Toronto, w strefie czasowej Nowego Jorku
• Rola założycielska w kanadyjskim zespole Point11
• Bezpośredni kontakt z założycielami w sprawach produktu
• Roczny budżet edukacyjny na konferencje i rozwój