Benevity on sotsiaalsele mõjule keskenduv ettevõtetele mõeldud SaaS-ettevõte. Selle Benevity Enterprise Impact Platform aitab suurtel organisatsioonidel hallata töötajate annetamist, annetuste sobitamist, palgaarvestuse kaudu annetamist, vabatahtlikku tegevust, toetusi, töötajarühmi, väljakutseid ja mõjuaruandlust ühes süsteemis. Platvorm toetab ka üleilmseid väljamakseid, mittetulundusühingute hoolsuskontrolli, nõuetele vastavust ja riskikontrolle. Tehisintellektil põhinev automatiseerimine on loodud programmide haldamise ja mõju mõõtmise lihtsustamiseks. B2B-tarkvarast, SaaS-ist või sotsiaalse mõju tehnoloogiast huvitatud spetsialistidele pakub Benevity võimalust töötada toodetega, mis ühendavad töökoha programmid heategevusorganisatsioonide ja mõõdetavate kogukondlike tulemustega.
Vanemandme- ja tehisintellekti teadlane — hübriidtöö Kanadas
Vanem andme- ja tehisintellekti teadlane arendab Benevity ühiskondliku mõjuga SaaS-platvormi jaoks masinõppemudeleid, analüütikat ja tootmiskasutuseks mõeldud tehisintellekti võimalusi. Roll keskendub kliendikogemuse parandamisele ja mõõdetava äriväärtuse loomisele.
Kirjeldus
- Loo soovituste, prognooside ja klassifitseerimise jaoks masinõppe- ja statistilisi mudeleid.
- Tegele andmete uurimise, tunnuste loomise ja eeltöötlusega.
- Hinda mudelite jõudlust ja täiusta lahendusi eksperimenteerimise abil.
- Tee koostööd andmeanalüütikute ja toote sidusrühmadega kasutusjuhtude ning edumõõdikute määratlemiseks.
- Loo prototüüpe ja võrdle NLP, representatsioonõppe ning aegridade prognoosimise meetodeid.
- Koosta täiustatud analüütika, segmenteerimise ja statistiliste meetodite abil rakendatavaid teadmisi.
- Esitle tulemusi ja mudelite väljundeid eri valdkondade meeskondadele.
- Toeta A/B-testimist ja mudelite valideerimise algatusi.
- Loo armatuurlaudu ja seiretööriistu mudelite töökindluse ning äriliste tulemusnäitajate jälgimiseks.
- Tee toote- ja tehisintellekti insenerimeeskondadega koostööd mudelite tootmisse viimiseks.
- Koosta korratavaid treenimisvooge ja märkmikke.
- Arenda korduvkasutatavaid mudelikomponente ja tunnusehoidlaid.
- Jälgi andme-, masinõppe- ja tehisintellekti ökosüsteemi arenguid.
- Toeta dokumentatsiooni ja sisemisi tööriistu.
Nõuded
- 4–6 aastat kogemust andmeteaduse, masinõppe inseneeria või rakendusliku tehisintellekti alal.
- Kogemus SaaS- või tehnoloogilise toote keskkonnas tuleb kasuks.
- Kogemus klientidele teenuseid pakkuvate või ärilist mõju loovate mudelite ehitamisel.
- Giti, koodiülevaatuste ja masinõppe CI/CD-praktikate töökogemus.
- Bakalaureuse- või magistrikraad andmeteaduses, arvutiteaduses, statistikas, inseneerias või seotud erialal.
- Pythoni, SQL-i, Jupyteri ja Giti valdamine.
- Kogemus scikit-learni, XGBoosti, LightGBM-i ning TensorFlow või PyTorchi põhialustega.
- Pandase, NumPy, DBT, BigQuery, Snowflake'i või võrreldavate tööriistade tundmine.
- Kogemus MLflow ja Airflow kasutamisel.
- Kogemus vähemalt ühe pilvekeskkonnaga: GCP/Vertex AI, AWS/SageMaker või Azure ML.
- Tugev arusaam mudelite hindamisest, ülesobitamisest, nihkest, dispersioonist, ristvalideerimisest ja A/B-testimisest.
- Selge ja tõhus suhtlusoskus.
- Masinõppe eetiliste kaalutluste, sealhulgas õigluse, nihke ja seletatavuse mõistmine.
- Tootmiskogemus masinõppemudelite juurutamisel ja jälgimisel on kõrgelt hinnatud.
Hüved
- Paindlikud hübriidtöö võimalused ilma kindla kontoris kohaloleku nõudeta.
- Võimalus panustada uuenduslikku töösse.
- Toetus professionaalsele arengule.
- Koostöövalmid ja hoolivad kolleegid.
- Eesmärgipärane töö.
- Töötajate ressursirühmad.
- Ligipääsetavad värbamistavad ja kohandused puuetega kandidaatidele.