GTM Engineer

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 1 mois

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🧑‍💻 Développeur Full-Stack

👻 Score fantôme 11%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Togal.AI

Site WebLinkedInTous les Emplois

11 - 50 employés

Fondée en 2019

🏗️ Construction

💼 Conseil

🤖 Intelligence artificielle

💰 €7 000 000 Seed Round - Togal.AI en 2023-03

Construction • Consulting • Artificial Intelligence

Togal. AI est une plateforme de métrés basée sur le cloud et alimentée par l'intelligence artificielle pour l'industrie de la construction, qui détecte, mesure, compare et étiquette automatiquement les espaces et caractéristiques sur les plans architecturaux et dessins. Conçue par des estimateurs pour des estimateurs, elle accélère les métrés pré-construction, augmente la précision, permet la collaboration en temps réel de l'équipe, et automatise les tâches manuelles (y compris l'interaction en langage naturel via Togal. CHAT) pour aider les entrepreneurs et sous-traitants à produire des devis plus rapides et plus précis.

Description

• Own systems that turn raw signals into pipeline, including prediction models, campaign infrastructure, and AI-generated personalized outreach • Build models for estimator count, seats, expected ARR, and conversion scoring, including confidence bands and ongoing retraining • Run multi-segment, multi-channel campaigns across email, LinkedIn, and voicemail • Own campaign code, routing, retries, deduplication, deliverability, uptime, and output quality • Generate and track per-rep landing pages and AI avatar video for end-to-end attribution • Develop call intelligence as a knowledge endpoint for prep documents, follow-up emails, avatar scripts, and page copy • Convert job changes, promotions, news, and clicks into scored, prioritized representative tasks • Inherit and improve live systems that already carry revenue • Make prioritization and implementation decisions under noisy data and imperfect attribution

🎯 Exigences

• 5+ years in growth engineering, RevOps, or a technical marketing or sales ops role tied directly to pipeline or revenue moved • Strong fluency in a programming language; ability to write, debug, and validate production code • Applied ML experience, including building, training, and maintaining a production model • Ability to explain model reliability to non-technical stakeholders • Experience with REST APIs, webhooks, OAuth, and rate limits • Strong SQL and data analysis judgment • Hands-on experience with HubSpot or Salesforce and tools such as Clay, Apollo, Instantly, and n8n • Practical LLM experience, including prompting, function calling, and output evaluation • Construction or AEC background, ML research background, frontend or backend depth, and experience scaling a GTM engineering function are bonuses

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