Benevity on sosiaaliseen vaikuttavuuteen keskittyvä yritys-SaaS-yhtiö. Sen Benevity Enterprise Impact Platform auttaa suuria organisaatioita hallinnoimaan työntekijöiden lahjoituksia, lahjoitusten yhteensovittamista, palkkalaskennan kautta tehtäviä lahjoituksia, vapaaehtoistyötä, avustuksia, työntekijäryhmiä, haasteita ja vaikuttavuusraportointia yhdessä järjestelmässä. Alusta tukee myös maailmanlaajuisia varojen siirtoja, voittoa tavoittelemattomien järjestöjen asianmukaisen toiminnan arviointia, vaatimustenmukaisuutta ja riskienhallintaa. Tekoälypohjainen automaatio on suunniteltu helpottamaan ohjelmien hallinnointia ja vaikutusten mittaamista. B2B-ohjelmistoista, SaaS-ratkaisuista tai sosiaalisen vaikuttavuuden teknologiasta kiinnostuneille ammattilaisille Benevity tarjoaa mahdollisuuden työskennellä tuotteiden parissa, jotka yhdistävät työpaikkojen ohjelmat hyväntekeväisyysjärjestöihin ja mitattaviin yhteisövaikutuksiin.
Senior Data- ja tekoälytieteilijä — hybridityö Kanadassa
Senior Data- ja tekoälytieteilijä kehittää koneoppimismalleja, analytiikkaa ja tuotantokäyttöön soveltuvia tekoälyratkaisuja Benevityn yhteiskunnallista vaikuttavuutta edistävälle SaaS-alustalle. Tehtävässä keskitytään asiakaskokemusten parantamiseen ja mitattavan liiketoiminta-arvon tuottamiseen.
Kuvaus
- Luo suosituksiin, ennusteisiin ja luokitteluun tarkoitettuja koneoppimis- ja tilastollisia malleja.
- Suorita datan tutkimista, piirteiden suunnittelua ja esikäsittelyä.
- Arvioi mallien suorituskykyä ja kehitä ratkaisuja kokeilujen avulla.
- Tee yhteistyötä data-analyytikoiden ja tuotteen sidosryhmien kanssa käyttötapausten ja onnistumisen mittareiden määrittämiseksi.
- Prototypoi ja vertaile NLP:n, esitysten oppimisen ja aikasarjaennustamisen menetelmiä.
- Tuota hyödynnettäviä oivalluksia kehittyneen analytiikan, segmentoinnin ja tilastollisten menetelmien avulla.
- Esittele havainnot ja mallien tulokset monialaisille tiimeille.
- Tue A/B-testausta ja mallien validointihankkeita.
- Luo koontinäyttöjä ja valvontatyökaluja mallien toimivuuden ja liiketoiminnan keskeisten suorituskykymittareiden seurantaan.
- Tee yhteistyötä tuote- ja tekoälytekniikkatiimien kanssa mallien viemiseksi tuotantoon.
- Rakenna toistettavia koulutusputkia ja muistikirjoja.
- Kehitä uudelleenkäytettäviä mallikomponentteja ja piirrevarastoja.
- Seuraa data-, koneoppimis- ja tekoälyekosysteemin kehitystä.
- Tue dokumentointia ja sisäisiä työkaluja.
Vaatimukset
- 4–6 vuoden kokemus datatieteestä, koneoppimistekniikasta tai soveltavasta tekoälystä.
- Kokemus SaaS- tai teknologiatuoteympäristöstä katsotaan eduksi.
- Taustaa asiakkaita palvelevien tai liiketoimintavaikutusta tuottavien mallien rakentamisesta.
- Git-, koodikatselmus- ja koneoppimisen CI/CD-käytäntöjen tuntemus.
- Kandidaatin tai maisterin tutkinto datatieteessä, tietojenkäsittelytieteessä, tilastotieteessä, tekniikassa tai vastaavalla alalla.
- Pythonin, SQL:n, Jupyterin ja Gitin hyvä hallinta.
- Kokemusta scikit-learnistä, XGBoostista, LightGBM:stä sekä TensorFlow'n tai PyTorchin perusteista.
- Pandasin, NumPyn, DBT:n, BigQueryn, Snowflaken tai vastaavien työkalujen tuntemus.
- Kokemusta MLflow'n ja Airflow'n käytöstä.
- Kokemusta vähintään yhdestä pilviympäristöstä: GCP/Vertex AI, AWS/SageMaker tai Azure ML.
- Vahva ymmärrys mallien arvioinnista, ylisovittamisesta, harhasta, varianssista, ristiinvalidoinnista ja A/B-testauksesta.
- Selkeät ja tehokkaat viestintätaidot.
- Koneoppimisen eettisten näkökohtien, kuten oikeudenmukaisuuden, harhan ja selitettävyyden, ymmärtäminen.
- Tuotantokokemus koneoppimismallien käyttöönotosta ja valvonnasta katsotaan erittäin arvokkaaksi.
Edut
- Joustavat hybridityöjärjestelyt ilman kiinteää toimistolla läsnäolon vaatimusta.
- Mahdollisuus osallistua innovatiiviseen työhön.
- Tukea ammatilliseen kehittymiseen.
- Yhteistyökykyiset ja välittävät kollegat.
- Merkityksellinen, tarkoituslähtöinen työ.
- Henkilöstön vertaisryhmät.
- Saavutettavat rekrytointikäytännöt ja kohtuulliset mukautukset vammaisille hakijoille.