Vertem je B2B SaaS společnost zaměřená na zapojení zákazníků, partnerů a zaměstnanců. Byla založena v roce 2007 a vyvíjí modulární platformy pro vytváření a správu věrnostních, motivačních a benefitních programů, které kombinují odměny, cashback, gamifikaci, datové přehledy a automatizované kampaně. Její podnikový software se propojuje s maloobchodními prodejci, poskytovateli platebních služeb a společnostmi poskytujícími finanční služby a podporuje programy zapojení v komplexních hodnotových řetězcích. Tým Vertem čítající 201–500 zaměstnanců slouží organizacím, které chtějí zlepšit retenci, motivaci a účast prostřednictvím škálovatelných digitálních nástrojů pro zapojení.
Senior datový vědec ve Vertem – hybridní práce v Brazílii
Senior datový vědec vyvíjející modely strojového učení s využitím Databricks a AWS. Tvorba analytických řešení pro společnost Vertem zaměřenou na zapojení, loajalitu a benefity.
Popis
- Vyvíjet, trénovat a ověřovat modely strojového učení pro praktické obchodní výzvy
- Analyzovat velké datové soubory uložené ve firemním AWS Data Lake
- Využívat Databricks k experimentování s modely, trénování a nasazování do produkce
- Vytvářet datové pipeline a pracovní postupy pro trénování modelů
- Používat Databricks AutoML k urychlení experimentování a vývoje modelů
- Provádět tvorbu příznaků a připravovat data pro analytické modelování
- Nasazovat a udržovat produkční modely strojového učení a scoringové pracovní postupy
- Sledovat výkon modelů, identifikovat jeho zhoršení a určovat, kdy je potřeba modely znovu trénovat
- Spolupracovat s týmy datového inženýrství, BI a datových produktů
- Pomáhat rozvíjet platformu inteligence společnosti
Požadavky
- Praktická zkušenost s Databricks
- Zkušenost s vývojem modelů učení s učitelem i bez učitele
- Znalost Databricks AutoML
- Zkušenost s nasazováním modelů strojového učení do produkce
- Porozumění scoringu modelů a inferenčním pipeline
- Zkušenost s tvorbou příznaků a přípravou dat pro analytické modely
- Pokročilá znalost Pythonu pro datovou vědu
- Zkušenost s nástroji scikit-learn, XGBoost a LightGBM
- Zkušenost s prací s daty v prostředích Data Lake a Big Data
- Výhodou: zkušenost s MLflow
- Výhodou: zkušenost s monitorováním a správou modelů strojového učení
- Výhodou: zkušenost s doporučovacími modely, segmentací nebo modelováním sklonu
- Výhodou: zkušenost s datovými prostředími AWS
- Výhodou: zkušenost s realizací projektů pokročilé analytiky a datových produktů
Benefity
- Hybridní režim: 2 dny práce na dálku a 3 dny na pracovišti
- Volno v den narozenin
- Flexibilní pracovní doba
- Zdravotní a stomatologické pojištění SulAmérica
- Životní pojištění SulAmérica
- Psychologická podpora
- Masáže na pracovišti
- Odpočinková místnost
- Přístup k TotalPass, posilovnám a fyzickým aktivitám
- Flexibilní stravovací nebo potravinový příspěvek ve výši 41,91 BRL na den
- Příspěvek na péči o děti do 5 let
- Příspěvek na dopravu, parkování nebo firemní kyvadlová doprava
- Platforma pro řízení výkonu a rozvoje Qulture.Rocks
- Příspěvek na vzdělávání dostupný po 12 měsících ve společnosti
- Inspirativní a inovativní pracovní kultura
- Balíček pro novorozence
- Interní akce a iniciativy na podporu zapojení
- Exkluzivní benefity při významných příležitostech