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Benevity
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501 – 1.000 Mitarbeitende
B2BSaaSSoziale Wirkung
Benevity ist ein Enterprise-SaaS-Unternehmen mit Schwerpunkt auf sozialer Wirkung. Die Benevity Enterprise Impact Platform unterstützt große Organisationen dabei, Spenden von Mitarbeitenden, Spendenverdopplungen, Gehaltsspenden, Freiwilligenarbeit, Förderprogramme, Mitarbeitendengruppen, Challenges und Wirkungsberichte in einem System zu verwalten. Die Plattform ermöglicht außerdem weltweite Auszahlungen, die Prüfung gemeinnütziger Organisationen sowie Compliance- und Risikokontrollen. KI-gestützte Automatisierung soll die Verwaltung und Messung dieser Programme vereinfachen. Für Fachkräfte, die sich für B2B-Software, SaaS oder Technologien mit gesellschaftlicher Wirkung interessieren, bietet Benevity die Möglichkeit, an Produkten zu arbeiten, die Programme am Arbeitsplatz mit gemeinnützigen Organisationen und messbaren Ergebnissen für Gemeinschaften verbinden.
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Senior Data- und KI-Wissenschaftler bei Benevity – Toronto, hybrid

Senior Data- und KI-Wissenschaftler zur Entwicklung von Machine-Learning-Modellen, Analysen und KI-Prototypen für Benevitys SaaS-Plattform für soziale Wirkung. Der Schwerpunkt liegt auf produktiven Modellen, Kundenerlebnis und Automatisierung.

CAKanada
109.400 $ – 150.370 $ / Jahr
HybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischKI-ForschungswissenschaftlerMachine-Learning-Ingenieur
AirflowAWSAzureBigQueryCloudDockerGoogle Cloud PlatformKubernetesNumpyPandasPythonPyTorchScikit-LearnSQLTensorFlow

Beschreibung

  • Entwicklung von Machine-Learning- und statistischen Modellen für Empfehlungen, Prognosen und Klassifizierungen
  • Untersuchung von Daten, Entwicklung von Merkmalen und Vorverarbeitung von Datensätzen für das Training und die Bewertung von Modellen
  • Bewertung der Modellleistung anhand geeigneter Metriken und Weiterentwicklung von Ansätzen durch Experimente
  • Zusammenarbeit mit Datenanalysten und Produktverantwortlichen zur Klärung von Anwendungsfällen und Festlegung von Erfolgskriterien
  • Prototyping und Benchmarking von Methoden in NLP, Repräsentationslernen und Zeitreihenprognosen
  • Erarbeitung umsetzbarer Erkenntnisse durch fortgeschrittene Analysen, Segmentierung und statistische Auswertung
  • Präsentation von Erkenntnissen und Modellergebnissen vor funktionsübergreifenden Teams
  • Unterstützung bei A/B-Tests und der Modellvalidierung
  • Erstellung von Dashboards und Monitoring-Tools zur Überwachung des Modellzustands und geschäftlicher KPIs nach der Bereitstellung
  • Zusammenarbeit mit Produkt- und KI-Engineering-Teams zur Bereitstellung von Modellen und ihrer Anbindung an Backend-Dienste und APIs
  • Aufbau reproduzierbarer Trainingspipelines und Notebooks unter Verwendung von Versionsverwaltung und Dokumentationsstandards
  • Unterstützung bei der Entwicklung wiederverwendbarer Modellkomponenten und Feature-Stores
  • Beobachtung von Entwicklungen im Daten-, Machine-Learning- und KI-Ökosystem sowie Bewertung neuer Tools und Frameworks
  • Steigerung der Teameffizienz und Transparenz durch Dokumentation und interne Tools

Anforderungen

  • 4–6 Jahre Berufserfahrung in Data Science, Machine-Learning-Engineering oder angewandter KI, vorzugsweise in einem SaaS- oder Technologieproduktumfeld
  • Erfahrung in der Entwicklung kundenorientierter oder geschäftsrelevanter Modelle, einschließlich Scoring, Personalisierung oder Anomalieerkennung
  • Vertrautheit mit kollaborativen Softwareentwicklungspraktiken wie Git, Code-Reviews und CI/CD für Machine Learning
  • Bachelor- oder Masterabschluss in Data Science, Informatik, Statistik, Ingenieurwissenschaften oder einer verwandten Fachrichtung
  • Sehr gute Kenntnisse in Python, SQL, Jupyter und Git
  • Erfahrung mit scikit-learn, XGBoost, LightGBM sowie grundlegenden Kenntnissen in TensorFlow oder PyTorch
  • Erfahrung mit Pandas, NumPy, DBT, BigQuery, Snowflake oder vergleichbaren Datenwerkzeugen
  • Erfahrung mit MLflow und Airflow
  • Erfahrung mit mindestens einer Cloud-Plattform: GCP/Vertex AI, AWS/SageMaker oder Azure ML
  • Fundierte Kenntnisse in Modellevaluierung, Overfitting, Bias, Varianz, Cross-Validation und A/B-Tests
  • Erfahrung in der Bewertung von Robustheit, Interpretierbarkeit und Inklusivität von Modellen ist von Vorteil
  • Erfahrung mit Docker oder Kubernetes ist von Vorteil
  • Erfahrung mit Feature-Stores wie Tecton oder Feast ist optional, aber wünschenswert
  • Kenntnisse in Deep Learning, Graph Machine Learning, NLP oder Reinforcement Learning sind ein großer Vorteil
  • Erfahrung mit der Bereitstellung und Überwachung von Machine-Learning-Modellen in Produktionsumgebungen, einschließlich automatisiertem Retraining, Protokollierung und Performance-Tracking, ist sehr wertvoll
  • Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, einschließlich der Fähigkeit, komplexe technische Themen technischen und nichttechnischen Zielgruppen zu erklären
  • Bewusstsein für ethische Aspekte des maschinellen Lernens, einschließlich Fairness, Bias und Erklärbarkeit von KI

Zusatzleistungen

  • Flexible hybride Arbeitsmodelle
  • Keine feste Anwesenheitspflicht im Büro für Mitarbeitende in der Nähe eines Büros
  • Möglichkeiten zur Mitarbeit an innovativen Projekten
  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung
  • Unterstützende Kolleginnen und Kollegen
  • Sinnstiftende Arbeit
  • Mitarbeitendennetzwerke
  • Chancengleichheit für alle Bewerberinnen, Bewerber und Mitarbeitenden
  • Unterstützung und angemessene Vorkehrungen während des gesamten Einstellungs- und Bewertungsprozesses für Bewerberinnen und Bewerber mit Behinderungen

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