Machine Learning Sales Engineer

Job expired!

Исследуйте карьеру в области ИИ и машинного обучения в Arize AI

В Arize AI мы на передовой трансформации влияния машинного обучения на бизнес-мир и повседневную жизнь. Как ведущая платформа для наблюдения за машинным обучением, мы стремимся улучшить приложения ИИ, от кредитных решений до генетических исследований. Мы расширяем нашу профессиональную команду и в поисках динамичного Инженера по продажам в области машинного обучения для продвижения нашей миссии.

Работая вместе с нашей опытной инженерной командой, вы будете взаимодействовать с некоторыми из самых передовых программных систем. Участники нашей команды имеют опыт в разнообразных областях, таких как инфраструктура глубокого обучения и автономные дроны, что обеспечивает богатую среду для инноваций. Как инженер по продажам в области машинного обучения, вы будете сотрудничать с нашими менеджерами по работе с клиентами, чтобы донести ценность платформы Arize и вести процесс продаж от начала до конца, включая этапы доказательства концепции.

Устанавливать и поддерживать отношения с техническими заинтересованными сторонами.
Проводить демонстрации продукта, чтобы подчеркнуть возможности платформы Arize.
Определять потребности клиентов и сотрудничать для формирования убедительных ценностных предложений.
Решать и стратегически обходить технические возражения для облегчения продаж.

Выступая в роли консультанта и эксперта в области ИИ/МЛ, ваша роль будет многогранной:

Написание проницательных блогов о МЛ и MLOps.
Улучшение учебных ресурсов и документации.
Участие в сообществах МЛ для повышения обсуждений вокруг реальных вызовов развертывания МЛ.

Уверенный коммуникатор: Способность эмпатировать и адаптировать ваше сообщение для разных аудиторий, упрощая сложные технические детали.

Инициативный ученик: Желание разбираться в сложностях развертывания МЛ и активно взаимодействовать с клиентами для выявления уникальных потребностей.

Знания в области машинного обучения: Практические знания концепций и инструментов машинного обучения, с практическим опытом обучения моделей с использованием платформ вроде scikit-learn или HuggingFace.

Опыт