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Benevity
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501 – 1000 Dipendenti
B2BImpatto socialeSaaS
Benevity è un’azienda di SaaS per imprese focalizzata sull’impatto sociale. La sua piattaforma Benevity Enterprise Impact aiuta le grandi organizzazioni a gestire in un unico sistema le donazioni dei dipendenti, il matching delle donazioni, le donazioni tramite busta paga, il volontariato, le sovvenzioni, i gruppi di dipendenti, le sfide e i report sull’impatto. La piattaforma supporta inoltre gli esborsi globali, la due diligence delle organizzazioni non profit e i controlli di conformità e rischio, con un’automazione basata sull’IA progettata per semplificare l’amministrazione e la misurazione dei programmi. Per i professionisti interessati a ruoli nel software B2B, nel SaaS o nella tecnologia per l’impatto sociale, Benevity offre l’opportunità di lavorare su prodotti che collegano i programmi aziendali alle organizzazioni benefiche e a risultati misurabili per le comunità.
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Offerte dell’azienda

Data Scientist senior e IA — Ibrido in Canada

Data Scientist senior e IA che sviluppa modelli di machine learning, analisi e funzionalità di IA in produzione per la piattaforma SaaS a impatto sociale di Benevity. Il ruolo si concentra sul miglioramento dell’esperienza dei clienti e sulla creazione di valore aziendale misurabile.

CACanadaIbridoTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere del machine learningScienziato di ricerca sull'IA
AirflowAWSAzureBigQueryCloudGoogle Cloud PlatformNumpyPandasPythonPyTorchScikit-LearnSQLTensorFlow

Descrizione

  • Creare modelli di machine learning e statistici per raccomandazioni, previsioni e classificazione.
  • Eseguire l’esplorazione dei dati, l’ingegneria delle caratteristiche e il pre-processing.
  • Valutare le prestazioni dei modelli e perfezionare le soluzioni attraverso la sperimentazione.
  • Collaborare con analisti dei dati e stakeholder di prodotto per definire casi d’uso e misure di successo.
  • Realizzare prototipi e confrontare metodi di NLP, representation learning e previsione di serie temporali.
  • Produrre insight utili attraverso analisi avanzate, segmentazione e metodi statistici.
  • Presentare risultati e output dei modelli a team interfunzionali.
  • Supportare iniziative di test A/B e validazione dei modelli.
  • Creare dashboard e strumenti di monitoraggio per lo stato di salute dei modelli e i KPI aziendali.
  • Collaborare con i team di prodotto e ingegneria dell’IA per portare i modelli in produzione.
  • Creare pipeline di training e notebook riproducibili.
  • Sviluppare componenti di modelli e feature store riutilizzabili.
  • Seguire gli sviluppi nell’ecosistema dei dati, del machine learning e dell’IA.
  • Supportare la documentazione e gli strumenti interni.

Requisiti

  • 4–6 anni di esperienza in data science, ingegneria del machine learning o IA applicata.
  • È preferibile un’esperienza in un contesto di prodotti SaaS o tecnologici.
  • Esperienza nella creazione di modelli destinati ai clienti o in grado di produrre un impatto aziendale.
  • Conoscenza operativa di Git, revisioni del codice e pratiche CI/CD per il machine learning.
  • Laurea o master in Data Science, Informatica, Statistica, Ingegneria o disciplina correlata.
  • Padronanza di Python, SQL, Jupyter e Git.
  • Esperienza con scikit-learn, XGBoost, LightGBM e conoscenze di base di TensorFlow o PyTorch.
  • Familiarità con Pandas, NumPy, DBT, BigQuery, Snowflake o strumenti comparabili.
  • Esperienza con MLflow e Airflow.
  • Esperienza con almeno un ambiente cloud: GCP/Vertex AI, AWS/SageMaker o Azure ML.
  • Solida comprensione della valutazione dei modelli, dell’overfitting, del bias, della varianza, della cross-validation e dei test A/B.
  • Ottime capacità di comunicazione chiara ed efficace.
  • Comprensione delle considerazioni etiche nel machine learning, tra cui equità, bias e spiegabilità.
  • È fortemente apprezzata l’esperienza in produzione nel deployment e nel monitoraggio di modelli di machine learning.

Benefit

  • Modalità di lavoro ibrido flessibili, senza un requisito fisso di presenza in ufficio.
  • Opportunità di contribuire a progetti innovativi.
  • Supporto alla crescita professionale.
  • Colleghi collaborativi e attenti.
  • Lavoro orientato a uno scopo.
  • Gruppi di risorse per dipendenti.
  • Pratiche di selezione accessibili e accomodamenti per candidati con disabilità.

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