Benevity — әлеуметтік әсерге бағытталған корпоративтік SaaS компаниясы. Оның Benevity Enterprise Impact Platform платформасы ірі ұйымдарға қызметкерлердің қайырымдылық көмегін, қайырымдылық жарналарды сәйкестендіруді, жалақыдан қайырымдылық жасауды, еріктілікті, гранттарды, қызметкерлер топтарын, челлендждерді және әсер туралы есепті бір жүйеде басқаруға көмектеседі. Платформа жаһандық төлемдерді, коммерциялық емес ұйымдарды тексеруді, сәйкестікті және тәуекелдерді бақылауды да қолдайды, ал жасанды интеллектке негізделген автоматтандыру бағдарламаларды басқару мен нәтижелерді өлшеуді жеңілдетуге арналған. B2B бағдарламалық жасақтама, SaaS немесе әлеуметтік әсер технологиялары салаларындағы жұмыс мүмкіндіктерін қарастыратын мамандар үшін Benevity жұмыс орнындағы бағдарламаларды қайырымдылық ұйымдарымен және өлшенетін қоғамдық нәтижелермен байланыстыратын өнімдермен жұмыс істеуге мүмкіндік береді.
Аға деректер және жасанды интеллект ғалымы — Канадада гибридті жұмыс
Benevity компаниясының әлеуметтік әсерге бағытталған SaaS платформасы үшін машиналық оқыту модельдерін, аналитикалық шешімдерді және өндірісте қолданылатын жасанды интеллект мүмкіндіктерін әзірлейді. Бұл рөл клиент тәжірибесін жақсартуға және өлшенетін бизнес құнын қалыптастыруға бағытталған.
Сипаттама
- Ұсынымдар, болжамдар және жіктеу үшін машиналық оқыту және статистикалық модельдер жасаңыз.
- Деректерді зерттеуді, белгілер инженериясын және алдын ала өңдеуді орындаңыз.
- Модель өнімділігін бағалап, эксперименттер арқылы шешімдерді жетілдіріңіз.
- Қолдану жағдайлары мен жетістік өлшемдерін белгілеу үшін деректер талдаушылары және өнім мүдделі тараптарымен бірлесіп жұмыс істеңіз.
- NLP, репрезентацияларды оқыту және уақыттық қатарларды болжау салаларындағы әдістердің прототиптерін жасап, салыстырыңыз.
- Жетілдірілген аналитика, сегментация және статистикалық әдістер арқылы әрекетке жарамды инсайттар ұсыныңыз.
- Нәтижелер мен модель қорытындыларын кросс-функционалды командаларға таныстырыңыз.
- A/B тестілеу және модельдерді валидациялау бастамаларын қолдаңыз.
- Модель күйі мен бизнес көрсеткіштерін бақылауға арналған дашбордтар мен құралдар жасаңыз.
- Модельдерді өндіріске енгізу үшін өнім және AI инженериясы командаларымен ынтымақтасыңыз.
- Қайта өндіруге болатын оқыту конвейерлері мен ноутбуктер жасаңыз.
- Қайта пайдаланылатын модель компоненттері мен белгілер қоймаларын әзірлеңіз.
- Деректер, машиналық оқыту және AI экожүйелеріндегі өзгерістерді қадағалаңыз.
- Құжаттама мен ішкі құралдарды қолдаңыз.
Талаптар
- Деректер ғылымы, машиналық оқыту инженериясы немесе қолданбалы AI саласында 4–6 жылдық тәжірибе.
- SaaS немесе технологиялық өнім ортасындағы тәжірибе құпталады.
- Клиенттерге қызмет көрсететін немесе бизнеске әсер әкелетін модельдер құру тәжірибесі.
- Машиналық оқытуға арналған Git, кодты тексеру және CI/CD тәжірибелерін білу.
- Деректер ғылымы, компьютер ғылымы, статистика, инженерия немесе тиісті сала бойынша бакалавр немесе магистр дәрежесі.
- Python, SQL, Jupyter және Git құралдарын меңгеру.
- scikit-learn, XGBoost, LightGBM және TensorFlow немесе PyTorch негіздерімен жұмыс тәжірибесі.
- Pandas, NumPy, DBT, BigQuery, Snowflake немесе ұқсас құралдарды білу.
- MLflow және Airflow қолдану тәжірибесі.
- Кемінде бір бұлттық ортада тәжірибе: GCP/Vertex AI, AWS/SageMaker немесе Azure ML.
- Модельді бағалау, артық үйрету, ығысу, дисперсия, кросс-валидация және A/B тестілеу ұғымдарын терең түсіну.
- Ойды анық әрі тиімді жеткізу дағдылары.
- Әділдік, ығысу және түсіндірмелілік сияқты мәселелерді қоса алғанда, машиналық оқытудағы этикалық аспектілерді түсіну.
- Машиналық оқыту модельдерін өндіріске енгізу және бақылау тәжірибесі жоғары бағаланады.
Артықшылықтар
- Кеңсеге тұрақты келу талабы жоқ икемді гибридті жұмыс тәртібі.
- Инновациялық жұмыстарға үлес қосу мүмкіндіктері.
- Кәсіби өсуге қолдау.
- Ынтымақтастыққа бейім және қамқор әріптестер.
- Мақсатқа бағытталған жұмыс.
- Қызметкерлердің ресурстық топтары.
- Мүгедектігі бар кандидаттарға арналған қолжетімді жұмысқа қабылдау тәжірибелері мен қажетті бейімдеулер.