Benevity هي شركة برمجيات مؤسسية كخدمة تركز على تحقيق الأثر الاجتماعي. تساعد منصة Benevity Enterprise Impact Platform المؤسسات الكبيرة على إدارة تبرعات الموظفين، ومطابقة التبرعات، والتبرع عبر كشوف الرواتب، والتطوع، والمنح، ومجموعات الموظفين، والتحديات، وإعداد تقارير الأثر ضمن نظام واحد. كما تدعم المنصة عمليات الصرف العالمية، والعناية الواجبة بالمنظمات غير الربحية، والامتثال، وضوابط المخاطر، إلى جانب أتمتة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تهدف إلى تبسيط إدارة البرامج وقياس نتائجها. وبالنسبة إلى المهنيين المهتمين بالعمل في برمجيات الشركات أو البرمجيات كخدمة أو تقنيات الأثر الاجتماعي، تتيح Benevity فرصة المساهمة في تطوير منتجات تربط برامج بيئة العمل بالمنظمات الخيرية والنتائج المجتمعية القابلة للقياس.
عالم بيانات وذكاء اصطناعي أول — عمل هجين في كندا
عالم بيانات وذكاء اصطناعي أول يطوّر نماذج التعلّم الآلي والتحليلات وقدرات الذكاء الاصطناعي الإنتاجية لمنصة Benevity للبرمجيات كخدمة ذات الأثر الاجتماعي. يركّز الدور على تحسين تجارب العملاء وتحقيق قيمة تجارية قابلة للقياس.
الوصف
- إنشاء نماذج للتعلّم الآلي والإحصاء لأغراض التوصيات والتنبؤ والتصنيف.
- إجراء استكشاف للبيانات وهندسة للميزات ومعالجة مسبقة.
- تقييم أداء النماذج وتحسين الحلول من خلال التجارب.
- التعاون مع محللي البيانات وأصحاب المصلحة في المنتجات لتحديد حالات الاستخدام ومقاييس النجاح.
- إنشاء نماذج أولية ومقارنة الأساليب في معالجة اللغة الطبيعية وتعلّم التمثيلات والتنبؤ بالسلاسل الزمنية.
- إنتاج رؤى قابلة للتنفيذ باستخدام التحليلات المتقدمة والتجزئة والأساليب الإحصائية.
- عرض النتائج ونتائج النماذج على الفرق متعددة الوظائف.
- دعم اختبارات A/B ومبادرات التحقق من صحة النماذج.
- إنشاء لوحات معلومات وأدوات مراقبة لصحة النماذج ومؤشرات الأداء الرئيسية للأعمال.
- التعاون مع فرق المنتجات وهندسة الذكاء الاصطناعي لنقل النماذج إلى بيئة الإنتاج.
- بناء مسارات تدريب ودفاتر ملاحظات قابلة لإعادة الإنتاج.
- تطوير مكونات نماذج ومخازن ميزات قابلة لإعادة الاستخدام.
- متابعة التطورات في منظومة البيانات والتعلّم الآلي والذكاء الاصطناعي.
- دعم التوثيق والأدوات الداخلية.
المتطلبات
- خبرة من 4 إلى 6 سنوات في علم البيانات أو هندسة التعلّم الآلي أو الذكاء الاصطناعي التطبيقي.
- تُفضّل الخبرة في بيئة برمجيات كخدمة أو منتجات تقنية.
- خلفية في بناء نماذج تخدم العملاء أو تحقق أثرًا تجاريًا.
- معرفة عملية بـ Git ومراجعات الشيفرة وممارسات CI/CD الخاصة بالتعلّم الآلي.
- درجة بكالوريوس أو ماجستير في علم البيانات أو علوم الحاسوب أو الإحصاء أو الهندسة أو تخصص ذي صلة.
- إتقان Python وSQL وJupyter وGit.
- خبرة في scikit-learn وXGBoost وLightGBM ومعرفة أساسية بـ TensorFlow أو PyTorch.
- إلمام بـ Pandas وNumPy وDBT وBigQuery وSnowflake أو أدوات مماثلة.
- خبرة في استخدام MLflow وAirflow.
- خبرة في بيئة سحابية واحدة على الأقل: GCP/Vertex AI أو AWS/SageMaker أو Azure ML.
- فهم قوي لتقييم النماذج وفرط التكيّف والانحياز والتباين والتحقق المتقاطع واختبارات A/B.
- مهارات واضحة وفعالة في التواصل.
- فهم للاعتبارات الأخلاقية في التعلّم الآلي، بما في ذلك الإنصاف والانحياز وقابلية التفسير.
- تُعد الخبرة الإنتاجية في نشر نماذج التعلّم الآلي ومراقبتها ميزة مهمة.
المزايا
- ترتيبات عمل هجينة مرنة من دون اشتراط الحضور إلى المكتب وفق جدول ثابت.
- فرص للمساهمة في أعمال مبتكرة.
- دعم للنمو المهني.
- زملاء متعاونون ومهتمون.
- عمل قائم على الهدف.
- مجموعات موارد الموظفين.
- ممارسات توظيف ميسّرة وترتيبات تكييف للمرشحين ذوي الإعاقة.