Benevity היא חברת תוכנה ארגונית במודל תוכנה כשירות, המתמקדת ביצירת השפעה חברתית. פלטפורמת Benevity Enterprise Impact Platform מסייעת לארגונים גדולים לנהל תרומות עובדים, התאמת תרומות, תרומות באמצעות מערכת השכר, התנדבות, מענקים, קבוצות עובדים, אתגרים ודיווח על השפעה במערכת אחת. הפלטפורמה תומכת גם בהעברות כספים גלובליות, בבדיקת נאותות של ארגונים ללא מטרות רווח, בציות ובבקרות סיכונים, וכן באוטומציה מבוססת בינה מלאכותית שנועדה לפשט את ניהול התוכניות ואת מדידתן. עבור אנשי מקצוע המתעניינים בתפקידי תוכנה לעסקים, SaaS או טכנולוגיות להשפעה חברתית, Benevity מציעה הזדמנות לעבוד על מוצרים שמחברים בין תוכניות במקום העבודה לבין ארגוני צדקה ותוצאות קהילתיות הניתנות למדידה.
מדען נתונים ובינה מלאכותית בכיר ב-Benevity — עבודה היברידית בטורונטו
מדען נתונים ובינה מלאכותית בכיר המפתח מודלים של למידת מכונה, ניתוחים ואבות-טיפוס של בינה מלאכותית עבור פלטפורמת ה-SaaS להשפעה חברתית של Benevity. התפקיד מתמקד במודלים בסביבת ייצור, בחוויית הלקוח ובאוטומציה.
קנדה109,400 $ – 150,370 $ / שנה
היברידימשרה מלאהסניורשפה נדרשת: אנגליתמדען מחקר בבינה מלאכותיתמהנדס למידת מכונהתיאור
- בניית מודלים של למידת מכונה ומודלים סטטיסטיים להמלצות, תחזיות וסיווג
- חקירת נתונים, הנדסת תכונות ועיבוד מקדים של מערכי נתונים לאימון ולהערכת מודלים
- הערכת ביצועי מודלים באמצעות מדדים מתאימים ושיפור גישות באמצעות ניסויים
- שיתוף פעולה עם מנתחי נתונים ובעלי עניין במוצר כדי להבהיר מקרי שימוש ולקבוע קריטריונים להצלחה
- יצירת אבות-טיפוס והשוואת ביצועים של שיטות בעיבוד שפה טבעית, למידת ייצוגים וחיזוי סדרות עתיות
- הפקת תובנות מעשיות באמצעות ניתוחים מתקדמים, פילוח וניתוח סטטיסטי
- הצגת ממצאים ותוצאות מודלים לצוותים חוצי-תפקידים
- תמיכה בבדיקות A/B ובפעילויות תיקוף מודלים
- יצירת לוחות מחוונים וכלי ניטור לבריאות מודלים ולמדדי ביצוע מרכזיים עסקיים לאחר ההשקה
- שיתוף פעולה עם צוותי המוצר והנדסת הבינה המלאכותית כדי לפרוס מודלים ולחבר אותם לשירותי backend ולממשקי API
- בניית תהליכי אימון ומחברות הניתנים לשחזור באמצעות תקני ניהול גרסאות ותיעוד
- סיוע בפיתוח רכיבי מודלים לשימוש חוזר ומאגרי תכונות
- מעקב אחר התפתחויות באקוסיסטם של הנתונים, למידת המכונה והבינה המלאכותית והערכת כלים ומסגרות חדשים
- שיפור יעילות הצוות ושקיפותו באמצעות תיעוד וכלים פנימיים
דרישות
- 4–6 שנות ניסיון במדעי הנתונים, בהנדסת למידת מכונה או בבינה מלאכותית יישומית, רצוי בסביבת מוצר SaaS או טכנולוגיה
- ניסיון בפיתוח מודלים הפונים ללקוחות או בעלי השפעה עסקית, כולל דירוג, התאמה אישית או זיהוי חריגות
- היכרות עם שיטות פיתוח תוכנה שיתופיות כגון Git, סקירת קוד ו-CI/CD עבור למידת מכונה
- תואר ראשון או שני במדעי הנתונים, מדעי המחשב, סטטיסטיקה, הנדסה או תחום קשור
- שליטה ב-Python, SQL, Jupyter ו-Git
- ניסיון עם scikit-learn, XGBoost, LightGBM וידע בסיסי ב-TensorFlow או PyTorch
- ניסיון עם Pandas, NumPy, DBT, BigQuery, Snowflake או כלי נתונים מקבילים
- ניסיון עם MLflow ו-Airflow
- ניסיון בשימוש בלפחות פלטפורמת ענן אחת: GCP/Vertex AI, AWS/SageMaker או Azure ML
- הבנה מעמיקה של הערכת מודלים, התאמת-יתר, הטיה, שונות, תיקוף צולב ובדיקות A/B
- ניסיון בהערכת חוסן, פרשנות והכללה של מודלים הוא יתרון
- ניסיון עם Docker או Kubernetes הוא יתרון
- ניסיון עם מאגרי תכונות כגון Tecton או Feast הוא אופציונלי אך מועיל
- חשיפה ללמידה עמוקה, למידת מכונה גרפית, עיבוד שפה טבעית או למידת חיזוק היא יתרון משמעותי
- ניסיון ייצור בפריסה ובניטור של מודלים ללמידת מכונה, כולל אימון מחדש אוטומטי, רישום ומעקב אחר ביצועים, מוערך מאוד
- כישורי תקשורת מצוינים, כולל היכולת להסביר נושאים טכניים מורכבים לקהלים טכניים ולא-טכניים
- מודעות לשיקולים אתיים בלמידת מכונה, כולל הוגנות, הטיה ויכולת ההסבר של בינה מלאכותית
הטבות
- הסדרי עבודה היברידיים גמישים
- אין דרישה קבועה לנוכחות במשרד עבור עובדים הממוקמים בקרבת משרד
- הזדמנויות לעבוד על פרויקטים חדשניים
- הזדמנויות לצמיחה מקצועית
- עמיתים תומכים
- עבודה מונעת-מטרה
- קבוצות משאבים לעובדים
- שוויון הזדמנויות לכל המועמדים והעובדים
- התאמות לאורך תהליך הגיוס וההערכה עבור מועמדים עם מוגבלויות