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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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Stellen im Unternehmen

Senior Data- und KI-Wissenschaftler – Hybrid in Kanada

Senior Data- und KI-Wissenschaftler zur Entwicklung von Machine-Learning-Modellen, Analysen und produktiven KI-Funktionen für Benevitys SaaS-Plattform für soziale Wirkung. Der Schwerpunkt liegt auf der Verbesserung der Kundenerfahrung und der Erzielung messbarer Geschäftsergebnisse.

CAKanadaHybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischKI-ForschungswissenschaftlerMachine-Learning-Ingenieur
AirflowAWSAzureBigQueryCloudGoogle Cloud PlatformNumpyPandasPythonPyTorchScikit-LearnSQLTensorFlow

Beschreibung

  • Entwickeln Sie Machine-Learning- und statistische Modelle für Empfehlungen, Vorhersagen und Klassifikationen.
  • Führen Sie Datenexploration, Feature Engineering und Vorverarbeitung durch.
  • Bewerten Sie die Modellleistung und verbessern Sie Lösungen durch Experimente.
  • Arbeiten Sie mit Datenanalysten und Produktverantwortlichen zusammen, um Anwendungsfälle und Erfolgskriterien festzulegen.
  • Entwickeln und vergleichen Sie Prototypen für Verfahren in den Bereichen NLP, Repräsentationslernen und Zeitreihenprognosen.
  • Erarbeiten Sie umsetzbare Erkenntnisse mithilfe fortgeschrittener Analysen, Segmentierung und statistischer Methoden.
  • Präsentieren Sie Erkenntnisse und Modellergebnisse funktionsübergreifenden Teams.
  • Unterstützen Sie A/B-Tests und Initiativen zur Modellvalidierung.
  • Erstellen Sie Dashboards und Überwachungstools für Modellgesundheit und wichtige Geschäftskennzahlen.
  • Arbeiten Sie mit Produkt- und KI-Engineering-Teams zusammen, um Modelle in die Produktion zu überführen.
  • Erstellen Sie reproduzierbare Trainingspipelines und Notebooks.
  • Entwickeln Sie wiederverwendbare Modellkomponenten und Feature Stores.
  • Verfolgen Sie Entwicklungen im gesamten Ökosystem für Daten, Machine Learning und KI.
  • Unterstützen Sie die Dokumentation und interne Tools.

Anforderungen

  • 4–6 Jahre Erfahrung in Data Science, Machine-Learning-Engineering oder angewandter KI.
  • Erfahrung in einem SaaS- oder Technologieproduktumfeld ist wünschenswert.
  • Erfahrung in der Entwicklung von Modellen, die Kunden bedienen oder geschäftliche Wirkung erzielen.
  • Praktische Kenntnisse in Git, Code-Reviews und CI/CD-Verfahren für Machine Learning.
  • Bachelor- oder Masterabschluss in Data Science, Informatik, Statistik, Ingenieurwesen oder einer verwandten Fachrichtung.
  • Sicherer Umgang mit Python, SQL, Jupyter und Git.
  • Erfahrung mit scikit-learn, XGBoost, LightGBM sowie grundlegende Kenntnisse in TensorFlow oder PyTorch.
  • Vertrautheit mit Pandas, NumPy, DBT, BigQuery, Snowflake oder vergleichbaren Tools.
  • Erfahrung mit MLflow und Airflow.
  • Erfahrung mit mindestens einer Cloud-Umgebung: GCP/Vertex AI, AWS/SageMaker oder Azure ML.
  • Ausgeprägtes Verständnis von Modellevaluierung, Overfitting, Bias, Varianz, Kreuzvalidierung und A/B-Tests.
  • Klare und effektive Kommunikationsfähigkeiten.
  • Verständnis ethischer Aspekte des maschinellen Lernens, einschließlich Fairness, Bias und Erklärbarkeit.
  • Praxiserfahrung mit der Bereitstellung und Überwachung von Machine-Learning-Modellen in Produktionsumgebungen ist besonders wertvoll.

Zusatzleistungen

  • Flexible hybride Arbeitsmodelle ohne festgelegte Anwesenheitspflicht im Büro.
  • Möglichkeiten, zu innovativer Arbeit beizutragen.
  • Unterstützung bei der beruflichen Weiterentwicklung.
  • Kolleginnen und Kollegen, die kooperativ und fürsorglich zusammenarbeiten.
  • Sinnstiftende Arbeit.
  • Mitarbeitendennetzwerke.
  • Barrierearme Einstellungsverfahren und angemessene Vorkehrungen für Bewerbende mit Behinderungen.

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