Benevity yra įmonėms skirtų SaaS sprendimų bendrovė, daugiausia dėmesio skirianti socialiniam poveikiui. Jos „Benevity Enterprise Impact Platform“ padeda didelėms organizacijoms vienoje sistemoje valdyti darbuotojų aukojimą, aukų sumų prilyginimą, aukojimą per darbo užmokesčio sistemą, savanorystę, dotacijas, darbuotojų grupes, iššūkius ir poveikio ataskaitas. Platforma taip pat palaiko pasaulinius išmokėjimus, ne pelno organizacijų patikros procesus, atitiktį reikalavimams ir rizikos kontrolę. Dirbtiniu intelektu grindžiama automatizacija skirta programų administravimui ir poveikio vertinimui supaprastinti. Specialistams, besidomintiems B2B programine įranga, SaaS ar socialinio poveikio technologijomis, Benevity suteikia galimybę dirbti su produktais, kurie susieja darbo vietos programas su labdaros organizacijomis ir išmatuojamais bendruomenės rezultatais.
Vyresnysis duomenų ir dirbtinio intelekto mokslininkas — hibridinis darbas Kanadoje
Vyresnysis duomenų ir dirbtinio intelekto mokslininkas kurs mašininio mokymosi modelius, analizės sprendimus ir gamybinio dirbtinio intelekto galimybes Benevity socialinio poveikio SaaS platformai. Šiose pareigose daugiausia dėmesio skiriama klientų patirties gerinimui ir išmatuojamos verslo vertės kūrimui.
Aprašymas
- Kurk mašininio mokymosi ir statistinius modelius rekomendacijoms, prognozėms ir klasifikavimui.
- Atlik duomenų tyrimą, požymių inžineriją ir išankstinį apdorojimą.
- Vertink modelių našumą ir tobulink sprendimus eksperimentuodamas.
- Bendradarbiauk su duomenų analitikais ir produkto suinteresuotosiomis šalimis nustatydamas naudojimo atvejus bei sėkmės rodiklius.
- Kurk prototipus ir lygink NLP, reprezentacijų mokymosi bei laiko eilučių prognozavimo metodus.
- Naudodamas pažangiąją analitiką, segmentavimą ir statistinius metodus, pateik pritaikomas įžvalgas.
- Pristatyk išvadas ir modelių rezultatus įvairių sričių komandoms.
- Padėk vykdyti A/B testavimą ir modelių validavimo iniciatyvas.
- Kurk prietaisų skydelius ir stebėsenos įrankius modelių būklei bei pagrindiniams verslo rodikliams sekti.
- Bendradarbiauk su produkto ir dirbtinio intelekto inžinerijos komandomis perkeldamas modelius į gamybą.
- Kurk atkuriamus mokymo procesus ir užrašines.
- Kurk pakartotinai naudojamus modelių komponentus ir požymių saugyklas.
- Sek duomenų, mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto ekosistemos raidą.
- Padėk rengti dokumentaciją ir vidinius įrankius.
Reikalavimai
- 4–6 metų patirtis duomenų mokslo, mašininio mokymosi inžinerijos arba taikomojo dirbtinio intelekto srityje.
- Patirtis SaaS arba technologinio produkto aplinkoje būtų privalumas.
- Patirtis kuriant klientams skirtus arba verslo poveikį darančius modelius.
- Praktinės žinios apie Git, kodo peržiūras ir mašininio mokymosi CI/CD praktiką.
- Duomenų mokslo, informatikos, statistikos, inžinerijos ar susijusios krypties bakalauro arba magistro laipsnis.
- Puikūs Python, SQL, Jupyter ir Git įgūdžiai.
- Patirtis dirbant su scikit-learn, XGBoost, LightGBM ir pagrindinėmis TensorFlow arba PyTorch funkcijomis.
- Pandas, NumPy, DBT, BigQuery, Snowflake ar panašių įrankių išmanymas.
- Patirtis naudojant MLflow ir Airflow.
- Patirtis dirbant bent su viena debesijos aplinka: GCP/Vertex AI, AWS/SageMaker arba Azure ML.
- Tvirtas modelių vertinimo, persimokymo, šališkumo, dispersijos, kryžminės validacijos ir A/B testavimo supratimas.
- Aiškūs ir veiksmingi bendravimo įgūdžiai.
- Mašininio mokymosi etinių aspektų, įskaitant teisingumą, šališkumą ir paaiškinamumą, supratimas.
- Gamybinė mašininio mokymosi modelių diegimo ir stebėjimo patirtis būtų labai vertinama.
Privalumai
- Lankstus hibridinis darbas be nustatyto reikalavimo lankytis biure.
- Galimybė prisidėti prie novatoriško darbo.
- Parama profesiniam tobulėjimui.
- Bendradarbiaujantys ir rūpestingi kolegos.
- Prasmingas, tikslu grįstas darbas.
- Darbuotojų išteklių grupės.
- Prieinamos įdarbinimo praktikos ir pritaikymo priemonės kandidatams su negalia.