LogoFresh Jobs Ahead
Benevity
Benevity
501 – 1 000 Ansatte
B2BSaaSSamfunnspåvirkning
Benevity er et SaaS-selskap for større virksomheter med fokus på sosial påvirkning. Benevity Enterprise Impact Platform hjelper store organisasjoner med å administrere ansattes gaver, gaveutløsende matching, lønnstrekk til veldedighet, frivillig arbeid, tilskudd, ansattgrupper, utfordringer og måling av effekt i ett system. Plattformen støtter også globale utbetalinger, kvalitetssikring av ideelle organisasjoner, etterlevelse og risikokontroller, med AI-drevet automatisering som er utviklet for å forenkle administrasjon og måling av programmer. For fagpersoner som utforsker roller innen B2B-programvare, SaaS eller teknologi for sosial påvirkning, gir Benevity muligheten til å jobbe med produkter som knytter arbeidsplassprogrammer sammen med veldedige organisasjoner og målbare resultater for lokalsamfunn.
LinkedIn
Jobber i bedriften

Senior data- og AI-forsker – hybrid i Canada

Senior data- og AI-forsker som utvikler maskinlæringsmodeller, analyser og AI-funksjoner for produksjon for Benevitys SaaS-plattform for sosial påvirkning. Rollen fokuserer på å forbedre kundeopplevelser og levere målbar forretningsverdi.

CACanadaHybridHeltidSeniorPåkrevd Språk: engelskAI-forskerMaskinlæringsingeniør
AirflowAWSAzureBigQueryGoogle Cloud PlatformNumpyPandasPythonPyTorchScikit-LearnSkySQLTensorFlow

Beskrivelse

  • Utvikle maskinlærings- og statistiske modeller for anbefalinger, prediksjoner og klassifisering.
  • Utføre datautforskning, feature engineering og forhåndsbehandling.
  • Evaluere modellytelse og forbedre løsninger gjennom eksperimentering.
  • Samarbeide med dataanalytikere og produktinteressenter for å etablere bruksområder og suksessmål.
  • Utvikle prototyper og sammenligne metoder innen NLP, representasjonslæring og tidsserieprognoser.
  • Skape handlingsrettet innsikt ved hjelp av avansert analyse, segmentering og statistiske metoder.
  • Presentere funn og modellresultater for tverrfunksjonelle team.
  • Støtte A/B-testing og initiativer for modellvalidering.
  • Opprette dashbord og overvåkingsverktøy for modellhelse og viktige forretnings-KPI-er.
  • Samarbeide med produkt- og AI-teknologiteam for å sette modeller i produksjon.
  • Bygge reproduserbare treningspipelines og notebooks.
  • Utvikle gjenbrukbare modellkomponenter og feature stores.
  • Følge utviklingen innen data-, maskinlærings- og AI-økosystemet.
  • Støtte dokumentasjon og interne verktøy.

Krav

  • 4–6 års erfaring med datavitenskap, maskinlæringsteknikk eller anvendt AI.
  • Erfaring fra en SaaS- eller teknologiproduktvirksomhet er en fordel.
  • Bakgrunn fra å bygge modeller som betjener kunder eller skaper forretningsverdi.
  • Praktisk kunnskap om Git, kodegjennomganger og CI/CD-praksis for maskinlæring.
  • Bachelor- eller mastergrad i datavitenskap, informatikk, statistikk, ingeniørfag eller et beslektet fagområde.
  • Gode kunnskaper i Python, SQL, Jupyter og Git.
  • Erfaring med scikit-learn, XGBoost, LightGBM og grunnleggende TensorFlow eller PyTorch.
  • Kjennskap til Pandas, NumPy, DBT, BigQuery, Snowflake eller tilsvarende verktøy.
  • Erfaring med MLflow og Airflow.
  • Erfaring med minst ett skymiljø: GCP/Vertex AI, AWS/SageMaker eller Azure ML.
  • Sterk forståelse av modelevaluering, overtilpasning, bias, varians, kryssvalidering og A/B-testing.
  • Tydelige og gode kommunikasjonsevner.
  • Forståelse av etiske hensyn innen maskinlæring, inkludert rettferdighet, bias og forklarbarhet.
  • Produksjonserfaring med å distribuere og overvåke maskinlæringsmodeller verdsettes høyt.

Fordeler

  • Fleksible hybride arbeidsordninger uten krav om fast oppmøte på kontoret.
  • Mulighet til å bidra til nyskapende arbeid.
  • Støtte til faglig utvikling.
  • Samarbeidsorienterte og omsorgsfulle kolleger.
  • Meningsfylt arbeid med et tydelig formål.
  • Ressursgrupper for ansatte.
  • Tilgjengelige rekrutteringsprosesser og tilrettelegging for kandidater med funksjonsnedsettelser.

Relaterte jobber