Coupa Software
Coupa Software
Coupa Software entwickelt Lösungen für das Management von Geschäftsausgaben, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Ausgaben in den Bereichen Beschaffung, Finanzen, Lieferkette und IT zu verwalten. Die Plattform umfasst Rechnungsstellung, Zahlungen, Ausgabenmanagement, Lieferantenbeziehungsmanagement und die Zusammenarbeit in der Lieferkette. Durch die Verbindung von künstlicher Intelligenz mit datengestützten Erkenntnissen hilft sie dabei, Einsparpotenziale zu erkennen, die Compliance zu verbessern und operative Risiken zu reduzieren. Coupa bedient Unternehmen aus Branchen wie Automobil, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Logistik und Beratung und verfügt über eine Partner- und Kundengemeinschaft, die sich für effizientere und widerstandsfähigere Geschäftsabläufe engagiert.

Lead Data Scientist – Sourcing (Prag, hybrid)

Leite angewandte Forschung im maschinellen Lernen für Sourcing-Entscheidungen mit Coupa-internen T-LLM-Architekturen und modernen ML-Methoden. Entwickle und betreibe Produktionsmodelle für Coupa’s globale Plattform für Ausgabenmanagement.

Beschreibung

  • Leite Sourcing-Forschungsinitiativen von der Problemdefinition und Experimentierung bis zur Bereitstellung in der Produktion
  • Entwickle innovative Lösungen für neue Sourcing-Herausforderungen
  • Definiere Datensätze, Labels, Benchmarks und Evaluierungsmethoden auf Basis historischer Sourcing-Ereignisse
  • Konzipiere und führe Experimente, Prototypen, Baselines und Offline-Evaluierungen durch
  • Wende interne T-LLM-Architekturen auf Ausschreibungen, Spezifikationen, Angebote und Verträge an
  • Stelle Modelle bereit, die für Inferenzkosten, Latenz, Robustheit und Empfehlungsgenauigkeit optimiert sind
  • Arbeite mit den Sourcing-, Daten- und AI-Platform-Teams von Coupa zusammen
  • Dokumentiere technische Entscheidungen und unterstütze die Teamentwicklung
  • Entwickle Systeme für Empfehlungen, Retrieval, Prognosen, Should-Cost-Analysen, Spieltheorie, Mechanism Design, Optimierung und multimodales Dokumentenverständnis

Anforderungen

  • Mindestens 10 Jahre Erfahrung in angewandtem maschinellem Lernen, Data Science, ML Engineering oder quantitativer Forschung
  • Erfahrung mit der Überführung von Machine-Learning-Modellen oder Entscheidungssystemen in die Produktion
  • Fortgeschrittene Python-Kenntnisse
  • Erfahrung mit großen, unstrukturierten Datensätzen
  • Sehr gute SQL-Kenntnisse
  • Fähigkeit, zuverlässige Datensätze, Labels und Benchmarks zu erstellen
  • Expertise in mindestens einem der folgenden Bereiche: Deep Learning, Empfehlungssysteme und Ranking, Prognosen und Zeitreihen, Optimierung und Operations Research, kausale Inferenz und Ökonometrie, Reinforcement Learning und Bandits, Markt- und Mechanism Design oder LLM-basierte Systeme
  • Ausgeprägte Fähigkeiten im experimentellen Design und wissenschaftliche Genauigkeit
  • Verständnis von Data Leakage, Baselines und produktionsreifen Evaluierungen
  • Sicherer Umgang mit mehrdeutigen Problemen in neu aufzubauenden Umgebungen
  • Interesse an Beschaffung, Lieferketten oder Marktdesign ist willkommen, aber nicht erforderlich

Zusatzleistungen

  • Zugang zu hochmodernen LLMs, leistungsstarken GPUs und Computing-Clustern mit großem Arbeitsspeicher
  • Budget für die Teilnahme an Konferenzen
  • 33 Urlaubstage, einschließlich PTO, persönlicher Urlaubstage, Geburtstagsurlaub und zwei unternehmensweiter Wellness-Tage
  • Elternzeit
  • Bezahlte globale Wellness-Tage
  • Bezahlter Geburtstagsurlaub
  • 40 Stunden bezahlter Urlaub für ehrenamtliche Tätigkeiten pro Jahr
  • Kostenloses, vertrauliches Employee Assistance Program, rund um die Uhr an 365 Tagen im Jahr verfügbar
  • Schutz auf Geschäftsreisen durch Zurich Travel Assist
  • Mitarbeiterempfehlungsprogramm mit Bonus
  • Medizinische und zahnmedizinische Versicherung je nach Standort
  • Altersvorsorge- oder Pensionspläne
  • Lebens- oder Unfallversicherung
  • Prager Büro mit vollständiger technischer Ausstattung und einer 200 m² großen Terrasse

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