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Benevity
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501 – 1000 Empleados
B2BImpacto socialSaaS
Benevity es una empresa de SaaS empresarial centrada en el impacto social. Su plataforma Benevity Enterprise Impact ayuda a las grandes organizaciones a gestionar en un único sistema las donaciones de empleados, las aportaciones equivalentes, las donaciones mediante nómina, el voluntariado, las subvenciones, los grupos de empleados, los retos y los informes de impacto. La plataforma también permite realizar desembolsos globales, llevar a cabo la diligencia debida de organizaciones sin ánimo de lucro y aplicar controles de cumplimiento y riesgos, con automatización basada en IA diseñada para simplificar la administración y la medición de los programas. Para los profesionales que exploran oportunidades en software B2B, SaaS o tecnología de impacto social, Benevity ofrece la posibilidad de trabajar en productos que conectan los programas corporativos con organizaciones benéficas y resultados comunitarios medibles.
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Empleos de la empresa

Científico/a sénior de datos e IA en Benevity — Toronto híbrido

Científico/a sénior de datos e IA que desarrolla modelos de aprendizaje automático, análisis y prototipos de IA para la plataforma SaaS de impacto social de Benevity. El puesto se centra en modelos de producción, experiencia del cliente y automatización.

CACanadá
109.400 $ – 150.370 $ / año
HíbridoTiempo completoSeniorIdioma Obligatorio: inglésCientífico de investigación en IAIngeniero de aprendizaje automático
AirflowAWSAzureBigQueryDockerGoogle Cloud PlatformKubernetesNubeNumpyPandasPythonPyTorchScikit-LearnSQLTensorFlow

Descripción

  • Crear modelos estadísticos y de aprendizaje automático para recomendaciones, predicciones y clasificación
  • Explorar datos, diseñar características y preprocesar conjuntos de datos para entrenar y evaluar modelos
  • Evaluar el rendimiento de los modelos con métricas adecuadas y perfeccionar los enfoques mediante la experimentación
  • Colaborar con analistas de datos y responsables de producto para aclarar los casos de uso y establecer criterios de éxito
  • Crear prototipos y comparar métodos de PLN, aprendizaje de representaciones y previsión de series temporales
  • Generar información práctica mediante análisis avanzados, segmentación y análisis estadístico
  • Presentar conclusiones y resultados de modelos a equipos multidisciplinares
  • Apoyar las pruebas A/B y las actividades de validación de modelos
  • Crear paneles y herramientas de monitorización para supervisar el estado de los modelos tras su implementación y los KPI del negocio
  • Colaborar con los equipos de producto e ingeniería de IA para implementar modelos y conectarlos con servicios backend y API
  • Crear canalizaciones de entrenamiento y cuadernos reproducibles mediante estándares de versionado y documentación
  • Ayudar a desarrollar componentes de modelos reutilizables y almacenes de características
  • Supervisar la evolución del ecosistema de datos, aprendizaje automático e IA, y evaluar nuevas herramientas y marcos de trabajo
  • Mejorar la eficiencia y la transparencia del equipo mediante documentación y herramientas internas

Requisitos

  • Entre 4 y 6 años de experiencia en ciencia de datos, ingeniería de aprendizaje automático o IA aplicada, preferiblemente en un entorno de productos SaaS o tecnológicos
  • Experiencia desarrollando modelos orientados al cliente o con impacto empresarial, incluidos modelos de puntuación, personalización o detección de anomalías
  • Familiaridad con prácticas colaborativas de desarrollo de software, como Git, revisión de código y CI/CD para aprendizaje automático
  • Grado o máster en Ciencia de Datos, Informática, Estadística, Ingeniería o una disciplina relacionada
  • Dominio de Python, SQL, Jupyter y Git
  • Experiencia con scikit-learn, XGBoost, LightGBM y conocimientos básicos de TensorFlow o PyTorch
  • Experiencia con Pandas, NumPy, DBT, BigQuery, Snowflake u otras herramientas de datos comparables
  • Experiencia con MLflow y Airflow
  • Experiencia utilizando al menos una plataforma en la nube: GCP/Vertex AI, AWS/SageMaker o Azure ML
  • Sólidos conocimientos de evaluación de modelos, sobreajuste, sesgo, varianza, validación cruzada y pruebas A/B
  • Se valorará la experiencia evaluando la robustez, interpretabilidad e inclusividad de los modelos
  • Se valorará la experiencia con Docker o Kubernetes
  • La experiencia con almacenes de características como Tecton o Feast es opcional, pero beneficiosa
  • La exposición al aprendizaje profundo, aprendizaje automático sobre grafos, PLN o aprendizaje por refuerzo será muy valorada
  • Se valorará especialmente la experiencia en producción implementando y monitorizando modelos de aprendizaje automático, incluido el reentrenamiento automatizado, el registro y el seguimiento del rendimiento
  • Sólidas habilidades de comunicación, incluida la capacidad de explicar temas técnicos complejos a públicos técnicos y no técnicos
  • Conocimiento de las consideraciones éticas del aprendizaje automático, incluida la equidad, el sesgo y la explicabilidad de la IA

Beneficios

  • Modalidades de trabajo híbrido flexibles
  • No existe un requisito fijo de asistencia presencial para quienes trabajan cerca de una oficina
  • Oportunidades para trabajar en proyectos innovadores
  • Oportunidades de crecimiento profesional
  • Compañeros y compañeras que brindan apoyo
  • Trabajo orientado a un propósito
  • Grupos de recursos para empleados
  • Igualdad de oportunidades para todas las personas candidatas y empleadas
  • Adaptaciones durante todo el proceso de contratación y evaluación para candidatos y candidatas con discapacidad

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Lidera la estrategia de experiencia digital del cliente con prioridad en la IA de Prologis en sus plataformas globales de web, tecnología de marketing, búsqueda, personalización y analítica. Moderniza los productos y flujos de trabajo de cara al cliente de una empresa global de infraestructura logística.

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