Benevity je SaaS tvrtka za poslovne korisnike usmjerena na društveni učinak. Njezina platforma Benevity Enterprise Impact Platform velikim organizacijama pomaže upravljati donacijama zaposlenika, usklađivanjem donacija, donacijama putem obračuna plaće, volontiranjem, bespovratnim sredstvima, grupama zaposlenika, izazovima i izvještavanjem o učinku u jednom sustavu. Platforma također podržava globalne isplate, dubinsku provjeru neprofitnih organizacija, usklađenost i kontrole rizika, uz automatizaciju pokretanu umjetnom inteligencijom koja pojednostavljuje administraciju programa i mjerenje rezultata. Profesionalcima koji razmatraju uloge u području B2B softvera, SaaS-a ili tehnologije za društveni učinak, Benevity pruža priliku za rad na proizvodima koji povezuju programe na radnom mjestu s dobrotvornim organizacijama i mjerljivim rezultatima za zajednicu.
Viši znanstvenik za podatke i umjetnu inteligenciju — hibridni rad u Kanadi
Viši znanstvenik za podatke i umjetnu inteligenciju razvija modele strojnog učenja, analitiku i produkcijske mogućnosti umjetne inteligencije za Benevityjevu SaaS platformu usmjerenu na društveni učinak. Uloga je usmjerena na poboljšanje korisničkog iskustva i ostvarivanje mjerljive poslovne vrijednosti.
Opis
- Izrađivati modele strojnog učenja i statističke modele za preporuke, predviđanja i klasifikaciju.
- Provodi istraživanje podataka, inženjering značajki i predobradu.
- Procjenjivati izvedbu modela i poboljšavati rješenja eksperimentiranjem.
- Surađivati s podatkovnim analitičarima i dionicima proizvoda na utvrđivanju slučajeva uporabe i mjera uspjeha.
- Izrađivati prototipove i uspoređivati metode u obradi prirodnog jezika, učenju reprezentacija i predviđanju vremenskih nizova.
- Izvoditi primjenjive uvide pomoću napredne analitike, segmentacije i statističkih metoda.
- Predstavljati nalaze i rezultate modela međufunkcionalnim timovima.
- Podržavati A/B testiranje i inicijative validacije modela.
- Izrađivati nadzorne ploče i alate za praćenje zdravlja modela i ključnih poslovnih pokazatelja.
- Surađivati s timovima za proizvod i AI inženjering na uvođenju modela u produkciju.
- Izrađivati reproducibilne cjevovode za treniranje i bilježnice.
- Razvijati ponovno iskoristive komponente modela i spremišta značajki.
- Pratiti razvoj u ekosustavu podataka, strojnog učenja i umjetne inteligencije.
- Podržavati dokumentaciju i interne alate.
Zahtjevi
- 4–6 godina iskustva u podatkovnoj znanosti, inženjerstvu strojnog učenja ili primijenjenoj umjetnoj inteligenciji.
- Poželjno je iskustvo u SaaS okruženju ili tehnološkom proizvodu.
- Iskustvo u izradi modela koji služe korisnicima ili stvaraju poslovni učinak.
- Radno znanje Gita, pregleda koda i CI/CD praksi za strojno učenje.
- Završen preddiplomski ili diplomski studij podatkovne znanosti, računalnih znanosti, statistike, inženjerstva ili srodnog područja.
- Napredno znanje Pythona, SQL-a, Jupytera i Gita.
- Iskustvo sa scikit-learnom, XGBoostom, LightGBM-om te osnovama TensorFlowa ili PyTorcha.
- Poznavanje Pandasa, NumPyja, DBT-a, BigQueryja, Snowflakea ili usporedivih alata.
- Iskustvo u korištenju MLflowa i Airflowa.
- Iskustvo s barem jednim računalnim okruženjem u oblaku: GCP/Vertex AI, AWS/SageMaker ili Azure ML.
- Dobro razumijevanje procjene modela, prenaučenosti, pristranosti, varijance, unakrsne validacije i A/B testiranja.
- Jasne i učinkovite komunikacijske vještine.
- Razumijevanje etičkih pitanja u strojnom učenju, uključujući pravednost, pristranost i objašnjivost.
- Iskustvo s uvođenjem i praćenjem modela strojnog učenja u produkciji vrlo je cijenjeno.
Pogodnosti
- Fleksibilni hibridni načini rada bez obveznog dolaska u ured prema fiksnom rasporedu.
- Prilike za sudjelovanje u inovativnom radu.
- Podrška profesionalnom razvoju.
- Suradljivi i brižni kolege.
- Rad usmjeren na svrhu.
- Grupe zaposlenika za različite potrebe i interese.
- Pristupačni postupci zapošljavanja i prilagodbe za kandidate s invaliditetom.