Benevityは、社会的インパクトに注力するエンタープライズ向けSaaS企業です。同社のBenevity Enterprise Impact Platformは、大規模な組織が従業員による寄付、寄付金マッチング、給与天引きによる寄付、ボランティア活動、助成金、従業員グループ、チャレンジ、インパクトレポートを1つのシステムで管理できるよう支援します。また、グローバルな資金拠出、非営利団体のデューデリジェンス、コンプライアンス、リスク管理にも対応し、AIを活用した自動化によってプログラムの運営と効果測定を簡素化します。B2Bソフトウェア、SaaS、または社会的インパクト技術分野でのキャリアを検討しているプロフェッショナルにとって、Benevityは職場向けプログラムを慈善団体や測定可能な地域社会の成果につなげる製品に携わる機会を提供しています。
シニアデータ・AIサイエンティスト——カナダでのハイブリッド勤務
BenevityのソーシャルインパクトSaaSプラットフォーム向けに、機械学習モデル、分析、プロダクションAI機能を開発するシニアデータ・AIサイエンティストです。顧客体験の向上と、測定可能なビジネス価値の創出に取り組みます。
仕事内容
- レコメンデーション、予測、分類に用いる機械学習モデルと統計モデルを作成する。
- データ探索、特徴量エンジニアリング、前処理を行う。
- モデルの性能を評価し、実験を通じてソリューションを改善する。
- データアナリストやプロダクト関係者と連携し、ユースケースと成功指標を定める。
- 自然言語処理、表現学習、時系列予測の手法を試作し、比較する。
- 高度な分析、セグメンテーション、統計手法を用いて実行可能なインサイトを生み出す。
- 部門横断チームに調査結果とモデルの成果を報告する。
- A/Bテストとモデル検証の取り組みを支援する。
- モデルの健全性とビジネスKPIを監視するダッシュボードやツールを作成する。
- プロダクトチームおよびAIエンジニアリングチームと協力し、モデルを本番環境に導入する。
- 再現可能なトレーニングパイプラインとノートブックを構築する。
- 再利用可能なモデルコンポーネントと特徴量ストアを開発する。
- データ、機械学習、AIエコシステムの動向を追跡する。
- ドキュメント作成と社内ツール整備を支援する。
応募要件
- データサイエンス、機械学習エンジニアリング、応用AIのいずれかで4～6年の経験。
- SaaSまたはテクノロジー製品の環境での経験がある方を歓迎。
- 顧客向け、またはビジネスインパクトを生み出すモデルの構築経験。
- Git、コードレビュー、機械学習におけるCI/CDの実務知識。
- データサイエンス、コンピュータサイエンス、統計学、工学、または関連分野の学士号または修士号。
- Python、SQL、Jupyter、Gitに精通していること。
- scikit-learn、XGBoost、LightGBM、およびTensorFlowまたはPyTorchの基礎的な使用経験。
- Pandas、NumPy、DBT、BigQuery、Snowflake、または同等のツールに関する知識。
- MLflowとAirflowの使用経験。
- 少なくとも1つのクラウド環境の経験：GCP/Vertex AI、AWS/SageMaker、またはAzure ML。
- モデル評価、過学習、バイアス、分散、交差検証、A/Bテストを十分に理解していること。
- 明確かつ効果的なコミュニケーション能力。
- 公平性、バイアス、説明可能性を含む、機械学習における倫理的考慮事項の理解。
- 機械学習モデルの本番環境へのデプロイおよび監視経験があれば高く評価。
福利厚生
- 固定の出社要件がない柔軟なハイブリッド勤務。
- 革新的な仕事に携わる機会。
- 専門的な成長へのサポート。
- 協力的で思いやりのある同僚。
- 目的意識を持って取り組める仕事。
- 従業員リソースグループ。
- 利用しやすい採用プロセスと、障がいのある候補者への合理的配慮。