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Benevity
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501 – 1 000 Employés
B2BImpact socialSaaS
Benevity est une entreprise de SaaS destinée aux entreprises et axée sur l’impact social. Sa plateforme Benevity Enterprise Impact aide les grandes organisations à gérer au sein d’un même système les dons des employés, l’abondement des dons, les dons prélevés sur salaire, le bénévolat, les subventions, les groupes d’employés, les défis et les rapports d’impact. La plateforme prend également en charge les décaissements internationaux, la vérification préalable des organisations à but non lucratif ainsi que les contrôles de conformité et des risques, grâce à une automatisation fondée sur l’IA conçue pour simplifier l’administration et la mesure des programmes. Pour les professionnels qui s’intéressent aux logiciels B2B, au SaaS ou aux technologies à impact social, Benevity offre l’occasion de travailler sur des produits qui relient les programmes en entreprise aux organisations caritatives et à des résultats mesurables pour les communautés.
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Offres de l’entreprise

Scientifique senior des données et de l’IA — Hybride au Canada

Scientifique senior des données et de l’IA développant des modèles d’apprentissage automatique, des analyses et des capacités d’IA en production pour la plateforme SaaS à impact social de Benevity. Le poste vise à améliorer l’expérience client et à générer une valeur commerciale mesurable.

CACanadaHybrideTemps pleinSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur en apprentissage automatiqueScientifique de recherche en IA
AirflowAWSAzureBigQueryCloudGoogle Cloud PlatformNumpyPandasPythonPyTorchScikit-LearnSQLTensorFlow

Description

  • Créer des modèles d’apprentissage automatique et statistiques pour les recommandations, les prédictions et la classification.
  • Effectuer l’exploration des données, l’ingénierie des caractéristiques et le prétraitement.
  • Évaluer les performances des modèles et affiner les solutions grâce à l’expérimentation.
  • Collaborer avec les analystes de données et les parties prenantes produit afin d’établir des cas d’usage et des critères de réussite.
  • Prototyper et comparer des méthodes de TAL, d’apprentissage de représentations et de prévision des séries temporelles.
  • Produire des informations exploitables à l’aide d’analyses avancées, de la segmentation et de méthodes statistiques.
  • Présenter les résultats et les performances des modèles à des équipes transverses.
  • Soutenir les initiatives de tests A/B et de validation des modèles.
  • Créer des tableaux de bord et des outils de suivi de la santé des modèles et des indicateurs clés de performance de l’entreprise.
  • Collaborer avec les équipes produit et d’ingénierie IA pour mettre les modèles en production.
  • Créer des pipelines d’entraînement et des notebooks reproductibles.
  • Développer des composants de modèles et des magasins de caractéristiques réutilisables.
  • Suivre les évolutions de l’écosystème des données, de l’apprentissage automatique et de l’IA.
  • Soutenir la documentation et les outils internes.

Exigences

  • 4 à 6 ans d’expérience en science des données, en ingénierie de l’apprentissage automatique ou en IA appliquée.
  • Une expérience dans un environnement de produits SaaS ou technologiques est souhaitée.
  • Expérience de la création de modèles destinés aux clients ou produisant un impact commercial.
  • Bonne connaissance pratique de Git, des revues de code et des pratiques CI/CD appliquées à l’apprentissage automatique.
  • Diplôme de licence ou de master en science des données, informatique, statistiques, ingénierie ou dans une discipline connexe.
  • Maîtrise de Python, SQL, Jupyter et Git.
  • Expérience avec scikit-learn, XGBoost, LightGBM et connaissances fondamentales de TensorFlow ou PyTorch.
  • Familiarité avec Pandas, NumPy, DBT, BigQuery, Snowflake ou des outils comparables.
  • Expérience avec MLflow et Airflow.
  • Expérience avec au moins un environnement cloud : GCP/Vertex AI, AWS/SageMaker ou Azure ML.
  • Solide compréhension de l’évaluation des modèles, du surapprentissage, du biais, de la variance, de la validation croisée et des tests A/B.
  • Excellentes aptitudes à communiquer de manière claire et efficace.
  • Compréhension des enjeux éthiques liés à l’apprentissage automatique, notamment l’équité, le biais et l’explicabilité.
  • Une expérience en production du déploiement et du suivi de modèles d’apprentissage automatique est fortement appréciée.

Avantages

  • Modalités de travail hybride flexibles, sans obligation fixe de présence au bureau.
  • Occasions de contribuer à des projets innovants.
  • Soutien au développement professionnel.
  • Collègues collaboratifs et bienveillants.
  • Travail porteur de sens.
  • Groupes de ressources pour les employés.
  • Pratiques de recrutement accessibles et aménagements pour les candidats en situation de handicap.

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