Senior Applied Scientist - Knowledge Graphs & AI

О компании Outreach

Outreach, основанная в 2014 году, является единственной комплексной платформой агентного ИИ для отделов продаж. Outreach использует агентный ИИ, аналитику разговоров и вспомогательный ИИ для поддержки сотен сценариев использования в рамках всех этапов продаж. От поиска новых клиентов до расширения существующих, ускорения сделок, повышения удержания и прогнозирования — Outreach AI автоматизирует рабочие процессы и освобождает продавцов, позволяя им сосредоточиться на более стратегических разговорах и действиях. Руководители отделов продаж получают преимущества благодаря связанной видимости учетных записей, аналитике производительности и более высокой точности прогнозирования во всех командах GTM. Ведущие мировые корпорации используют Outreach для своих отделов продаж, включая Databricks, SAP, Siemens и Verizon, и это лишь некоторые из них.

О команде

Данные лежат в основе стратегии Outreach. Они приводят нас и наших клиентов к высочайшим уровням успеха. Мы используем их для всего: от оценок состояния клиентов и панелей мониторинга доходов до операционных метрик нашей инфраструктуры AWS, помогая повысить вовлеченность пользователей и продуктивность благодаря пониманию естественного языка, до предиктивной аналитики и причинно-следственного вывода посредством экспериментов. Поскольку наша клиентская база продолжает расти, мы ищем новые способы использования наших данных для более глубокого понимания потребностей наших клиентов и предоставления новых продуктов и функций для постоянного улучшения их рабочих процессов взаимодействия с клиентами.

Миссия команды Data Science заключается в обеспечении такой постоянной оптимизации путем реконструкции рабочих процессов взаимодействия с клиентами на основе данных, разработки метрик для измерения успеха и эффективности этих рабочих процессов, а также предоставления инструментов для поддержки оптимизации этих рабочих процессов.

В качестве члена команды вы будете тесно сотрудничать с другими специалистами по данным, инженерами машинного обучения и инженерами приложений для определения и реализации нашей стратегии достижения этой миссии.

Ваши ежедневные приключения будут включать:

• Проектирование и построение графов знаний: Проектирование и внедрение разрешения сущностей и наполнения онтологии в рамках установленных схем графов. Написание и оптимизация запросов для обхода графа и извлечения признаков. Обеспечение качества данных для назначенных областей
• Извлечение информации: Создание конвейеров, которые извлекают структурированные знания из неструктурированных данных разговоров и документов (звонки по продажам, электронные письма, заметки CRM), включая разрешение кореференций, извлечение отношений и обнаружение событий. Проведение экспериментов для сравнения подходов и улучшения метрик точности
• Контекстное рассуждение и рекомендации: Внедрение логики обхода графа и запросов признаков, которые подают сигналы оценки в последующие системы. Создание и поддержка признаков для оценки риска сделки, следующего наилучшего действия или поверхностей рекомендаций для коучинга
• Обучение представлений: Обучение и оценка моделей прогнозирования связей и классификации узлов с использованием установленных методов вложения графов. Внедрение конвейеров оценки и отслеживание производительности модели с течением времени
• Моделирование домена: Перевод концепций продаж, таких как этапы сделки, модели взаимодействия с покупателем, поведение торговых представителей и состояние учетной записи, в узлы и отношения графа под руководством старших специалистов. Участие в проектировании и документировании онтологии
• Межфункциональное сотрудничество: Работа с инженерами-программистами для развертывания моделей и конвейеров в производственной среде. Написание чистого, протестированного кода. Мониторинг состояния системы и реагирование на инциденты. Участие в обзорах кода и обсуждениях дизайна

Наше видение вас:

• PhD в соответствующей области, такой как компьютерные науки, NLP, машинное обучение или смежная дисциплина с акцентом на представление знаний и рассуждения, извлечение информации и извлечение отношений, графовые нейронные сети, рекомендательные системы или ИИ для диалогов и системы диалогов. Также будет учитываться степень магистра + 2 года соответствующего опыта
• Прочные инженерные основы. Вы можете писать код производственного качества, а не только прототипы в ноутбуках. Вы можете писать чистый, протестированный код на Python. Опыт работы с базами данных графов или языками запросов (например, Neo4j, SPARQL, Cypher)
• Подтвержденная способность создавать и оценивать модели машинного обучения. Вы обучали модели, измеряли производительность с использованием соответствующих метрик и итерировали на основе результатов
• Опыт создания чего-либо: будь то исследовательские прототипы, которые вышли за рамки статьи, вклад в open-source или сторонние проекты, требовавшие реального системного мышления. Вы понимаете разницу между исследовательским прототипом и надежной производственной системой, включая мониторинг, дрейф данных, задержку и операционное превосходство
• Сильное чувство ответственности: Принимайте полную ответственность за инициативы по исследованиям и разработке моделей, от формулирования проблемы и анализа данных до экспериментов, развертывания в производстве и постоянного мониторинга производительности, добиваясь результатов с минимальным надзором
• Хорошие коммуникативные навыки. Вы можете объяснять технические концепции инженерам и менеджерам по продуктам
• Желание учиться. Вы готовы развивать глубокую экспертизу в области графов знаний и прикладного NLP под руководством старших специалистов

• Архитектура Greenfield: Формирование дизайна основной системы ИИ с нуля, с возможностью принимать фундаментальные технические решения, определяющие платформу
• Значительная глубина: Эта роль действительно требует мышления уровня PhD; вы будете решать проблемы в области разрешения сущностей, временных рассуждений и обучения графов, которые этого требуют
• Практическое влияние: Работайте с реальными циклами обратной связи производства и миллионами взаимодействий по продажам, а не только с бенчмарками; наблюдайте, как ваши модели меняют методы продаж тысяч команд
• Высокая эффективность, низкий уровень бюрократии: Присоединяйтесь к небольшой, опытной команде, где ваш вклад заметен, ваши идеи быстро реализуются, и у вас есть прямой доступ к руководству
• Карьерный рост: Возможность руководить инициативами и наставлять инженеров

Почему вам здесь понравится

• Высококонкурентная заработная плата
• 25 дней ежегодного отпуска + дни для больничных и отпуска по личным обстоятельствам
• Групповое медицинское страхование, доступное для сотрудников и до 5 членов семьи
• Амбулаторное лечение покрывается до 10 000 индийских рупий
• Страхование жизни и страхование от несчастных случаев в 3 раза превышающее годовой CTC
• 26 недель оплачиваемого отпуска по беременности и родам и 15 дней оплачиваемого отпуска по уходу за ребенком для отцов
• Возможность стать частью успеха компании через программу RSU
• Программы разнообразия и инклюзивности, продвигающие группы поддержки сотрудников, такие как OWN+ (Outreach Women's Network), Adelante (сообщество латиноамериканцев), OBX (Outreach Black Connection), Mosaic (сообщество AAPI), Pride (ЛГБТКИА+), Gender+ (вопросы гендера), Disability Community (сообщество людей с ограниченными возможностями) и Veterans/Military (ветераны/военные)
• Бонусы за привлечение сотрудников для поощрения привлечения новых отличных специалистов в команду
• Веселые корпоративные и командные мероприятия, потому что мы работаем так же усердно, как и отдыхаем

Наш успех зависит от создания команд, включающих людей с разным происхождением и опытом, которые могут подвергать сомнению предположения и идеи со свежими взглядами. Мы стремимся нанимать целостного человека, а не просто резюме. Для этого мы ищем разнообразный пул кандидатов, в том числе из исторически маргинализированных групп. Мы хотели бы пригласить вас подать заявку, даже если вы считаете, что не соответствуете всем перечисленным требованиям. Мы не хотим, чтобы несколько строк в описании вакансии встали между нами и возможностью познакомиться с вами.