Benevity je podniková SaaS společnost zaměřená na společenský dopad. Její platforma Benevity Enterprise Impact Platform pomáhá velkým organizacím spravovat zaměstnanecké dary, matching darů, dary prostřednictvím mzdového systému, dobrovolnictví, granty, zaměstnanecké skupiny, výzvy a reporting dopadu v jednom systému. Platforma podporuje také globální distribuci prostředků, prověřování neziskových organizací, dodržování předpisů a řízení rizik, přičemž automatizace využívající umělou inteligenci má zjednodušit administraci programů a měření jejich výsledků. Profesionálům, kteří zvažují kariéru v oblasti B2B softwaru, SaaS nebo technologií společenského dopadu, Benevity nabízí příležitost pracovat na produktech propojujících zaměstnanecké programy s charitativními organizacemi a měřitelnými výsledky pro komunity.
Seniorní specialista na data a AI — hybridní práce v Kanadě
Seniorní specialista na data a AI vyvíjí modely strojového učení, analytická řešení a produkční možnosti AI pro SaaS platformu Benevity zaměřenou na sociální dopad. Tato role se soustředí na zlepšování zákaznické zkušenosti a přinášení měřitelné obchodní hodnoty.
Popis
- Vytvářet modely strojového učení a statistické modely pro doporučování, predikci a klasifikaci.
- Provádět průzkum dat, vytvářet příznaky a provádět předzpracování.
- Vyhodnocovat výkonnost modelů a zdokonalovat řešení prostřednictvím experimentů.
- Spolupracovat s datovými analytiky a produktovými stakeholdery na stanovení případů použití a metrik úspěchu.
- Vytvářet prototypy a porovnávat metody v oblasti NLP, učení reprezentací a predikce časových řad.
- Vytvářet prakticky využitelné poznatky pomocí pokročilé analytiky, segmentace a statistických metod.
- Prezentovat výsledky analýz a modelů mezifunkčním týmům.
- Podporovat iniciativy v oblasti A/B testování a validace modelů.
- Vytvářet dashboardy a nástroje pro sledování kondice modelů a klíčových obchodních ukazatelů.
- Spolupracovat s produktovými a AI inženýrskými týmy na uvedení modelů do produkce.
- Vytvářet reprodukovatelné trénovací pipeline a notebooky.
- Vyvíjet opakovaně použitelné komponenty modelů a úložiště příznaků.
- Sledovat vývoj v ekosystému dat, strojového učení a AI.
- Podporovat dokumentaci a interní nástroje.
Požadavky
- 4–6 let zkušeností v oblasti datové vědy, inženýrství strojového učení nebo aplikované AI.
- Zkušenost s prostředím SaaS nebo technologickým produktem je výhodou.
- Zkušenost s tvorbou modelů, které slouží zákazníkům nebo přinášejí obchodní dopad.
- Praktická znalost Gitu, code review a postupů CI/CD pro strojové učení.
- Bakalářské nebo magisterské vzdělání v oboru datové vědy, informatiky, statistiky, inženýrství nebo příbuzném oboru.
- Pokročilá znalost Pythonu, SQL, Jupyteru a Gitu.
- Zkušenost s knihovnami scikit-learn, XGBoost, LightGBM a se základy TensorFlow nebo PyTorch.
- Znalost nástrojů Pandas, NumPy, DBT, BigQuery, Snowflake nebo srovnatelných nástrojů.
- Zkušenost s používáním MLflow a Airflow.
- Zkušenost alespoň s jedním cloudovým prostředím: GCP/Vertex AI, AWS/SageMaker nebo Azure ML.
- Dobré porozumění vyhodnocování modelů, přeučení, zkreslení, rozptylu, křížové validaci a A/B testování.
- Jasné a efektivní komunikační dovednosti.
- Porozumění etickým otázkám ve strojovém učení, včetně férovosti, zkreslení a vysvětlitelnosti.
- Produkční zkušenost s nasazováním a monitorováním modelů strojového učení je velmi ceněná.
Benefity
- Flexibilní hybridní pracovní uspořádání bez pevně stanovené povinnosti docházet do kanceláře.
- Příležitosti podílet se na inovativní práci.
- Podpora profesního růstu.
- Spolupráce s kolegy, kteří jsou vstřícní a ohleduplní.
- Smysluplná práce zaměřená na důležitý účel.
- Zaměstnanecké skupiny pro podporu komunit.
- Přístupné náborové postupy a přiměřená opatření pro kandidáty se zdravotním postižením.