Coupa Software разработва решения за управление на бизнес разходите, които помагат на организациите да управляват снабдяването, финансите, веригата на доставки и разходите за ИТ. Нейната платформа поддържа фактуриране, плащания, управление на разходите, управление на взаимоотношенията с доставчици и сътрудничество по веригата на доставки. Тя съчетава изкуствен интелект с анализи на данни, за да идентифицира възможности за спестявания, да подобрява съответствието и да намалява оперативния риск. Coupa обслужва организации в сектори като автомобилната индустрия, здравеопазването, търговията на дребно, логистиката и консултантските услуги, като изгражда общност от партньори и клиенти около по-ефективни и устойчиви бизнес операции.
Водещ специалист по данни – стратегическо снабдяване (хибридно в Прага)
Ръководете приложни изследвания в областта на машинното обучение за решения в стратегическото снабдяване, използвайки вътрешните T-LLM архитектури на Coupa и съвременен ML. Създавайте и внедрявайте продукционни модели за глобалната платформа на Coupa за управление на разходите.
Описание
- Ръководете изследователски инициативи в стратегическото снабдяване от дефиниране на проблема и експериментиране до внедряване в продукция
- Създавайте нови решения за нови предизвикателства в стратегическото снабдяване
- Определяйте набори от данни, етикети, бенчмаркове и методи за оценка, използвайки исторически събития в снабдяването
- Проектирайте и провеждайте експерименти, прототипи, базови модели и офлайн оценки
- Прилагайте вътрешни T-LLM архитектури към заявки за предложения, спецификации, оферти и договори
- Внедрявайте модели, оптимизирани за разходи за инференция, латентност, устойчивост и точност на препоръките
- Партнирайте си с екипите на Coupa за стратегическо снабдяване, данни и AI платформа
- Документирайте техническите решения и подкрепяйте развитието на екипа
- Изграждайте системи за препоръки, извличане, прогнозиране, анализ на оптималната себестойност, теория на игрите, проектиране на механизми, оптимизация и мултимодално разбиране на документи
Изисквания
- Най-малко 10 години опит в приложно машинно обучение, наука за данните, ML инженерство или количествени изследвания
- Опит с внедряване на модели за машинно обучение или системи за вземане на решения в продукция
- Напреднали умения по Python
- Опит с работа с мащабни и неструктурирани набори от данни
- Владеене на SQL
- Способност за създаване на надеждни набори от данни, етикети и бенчмаркове
- Експертни познания поне в една от следните области: дълбоко обучение, препоръки и класиране, прогнозиране и времеви редове, оптимизация и изследване на операциите, каузална инференция и иконометрия, обучение с подсилване и бандити, проектиране на пазари и механизми или системи, базирани на LLM
- Силни умения за експериментален дизайн и научна прецизност
- Разбиране на изтичането на данни, базовите модели и оценяването, готово за продукция
- Увереност при решаване на неясни проблеми в нови среди
- Интересът към снабдяването, веригите за доставки или проектирането на пазари е добре дошъл, но не е задължителен
Придобивки
- Достъп до най-съвременни LLM, висок клас GPU и изчислителни клъстери с голяма памет
- Бюджет за посещение на конференции
- 33 дни отпуск, включително платен отпуск, лични дни, отпуск за рожден ден и два фирмени дни за благосъстояние
- Родителски отпуск
- Платени глобални дни за благосъстояние
- Платен отпуск за рожден ден
- 40 часа платен отпуск за доброволчество всяка година
- Безплатна, поверителна програма за подпомагане на служителите, достъпна 24/7/365
- Защита при служебни пътувания чрез Zurich Travel Assist
- Програма за бонуси при препоръки на служители
- Медицинска и стоматологична застраховка според местоположението
- Пенсионни планове
- Застраховка живот или злополука
- Работно пространство в Прага с пълно техническо оборудване и тераса от 200 m²