Director, Applied AI

Задачи: — Руководить командой, создающей интеллект для AI-агентов ZoomInfo, отвечая за стратегию B2B data graph, включая классическое машинное обучение, data science, LLM и агентные системы. — Устанавливать технический уровень команды старших инженеров, участвовать в написании кода, прототипировании и ревью. — Отвечать за полный цикл доставки продукта: от постановки задачи до поддержки, включая покрытие графа и управление пользовательской памятью агентов. — Выбирать подходящие методы решения задач (классическое машинное обучение, языковые модели, код) для проблем, таких как оценка доходов компаний, entity resolution, семантическое моделирование намерений. — Определять критерии корректности вывода агента, создавать наборы данных для оценки, регрессионные проверки и дизайн экспериментов. — Управлять затратами на инференс, задержками и мощностями, принимать решения о построении или покупке моделей, дистилляции. — Нанимать и развивать инженеров машинного обучения, data scientists и research engineers, развивая технических лидеров. — Взаимодействовать с продуктом, платформой, безопасностью и юридическим отделом, представлять результаты руководству, включая случаи, когда система не готова к запуску. Требования: — Значительный опыт создания production ML-систем и руководства инженерами, с активным участием в коде и прототипировании. — Опыт найма и развития старших ML-инженеров и data scientists. — Глубокие знания классического машинного обучения и data science (supervised learning, feature engineering, статистический вывод, дизайн экспериментов, SQL) вместе с опытом production LLM и агентных систем. — Опыт принятия решений по стоимости и мощности моделей, включая миграцию с хостинга на дистиллированные или self-hosted модели, с измерением экономии и отчетностью перед руководством. Преимущества: — Предпринимательский опыт: основание компании или участие в запуске продукта с нуля. — Опыт в propensity modeling, ranking and retrieval, clustering, entity resolution в масштабе. — Опыт работы с языковой обработкой на веб-масштабе, многоязычным, шумным текстом, knowledge graphs, пользовательской памятью агентов. — Опыт пост-тренировки и дистилляции моделей, открытого сервиса моделей, практик AI governance и безопасности (ISO/IEC 42001, NIST AI RMF). Условия: — Гибридный формат работы (указан #LI-hybrid). — Годовая базовая зарплата в США от $233,100 до $366,300, возможны бонусы, комиссии, акции и другие льготы. — Компания предлагает комплексные программы поддержки здоровья и благополучия.