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Coupa Software
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1.001 – 5.000 Funcionários
Patrocinador de visto H1BConsultoriaCuidados de saúdeLogística
A Coupa Software desenvolve soluções de gestão de gastos empresariais que ajudam as organizações a administrar despesas de compras, finanças, cadeia de suprimentos e tecnologia da informação. Sua plataforma oferece suporte a faturamento, pagamentos, gestão de despesas, gestão de relacionamento com fornecedores e colaboração na cadeia de suprimentos, combinando inteligência artificial com insights baseados em dados para identificar economias, melhorar a conformidade e reduzir riscos operacionais. A Coupa atende organizações de setores como automotivo, saúde, varejo, logística e consultoria, com uma comunidade de parceiros e clientes voltada para operações empresariais mais eficientes e resilientes.
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Vagas da empresa

Cientista de Dados Líder - Sourcing (Praga Híbrido)

Lidere pesquisas de machine learning aplicado para decisões de sourcing usando as arquiteturas T-LLM internas da Coupa e ML moderno. Crie e implemente modelos de produção para a plataforma global de gestão de gastos da Coupa.

CZTchéquiaHíbridoTempo integralSêniorIdioma Obrigatório: inglêsCientista de dados
PythonSQL

Descrição

  • Liderar iniciativas de pesquisa em sourcing desde a definição do problema e a experimentação até a implantação em produção
  • Criar soluções inovadoras para novos desafios de sourcing
  • Definir conjuntos de dados, rótulos, benchmarks e métodos de avaliação usando eventos históricos de sourcing
  • Projetar e conduzir experimentos, protótipos, baselines e avaliações offline
  • Aplicar arquiteturas T-LLM internas a RFPs, especificações, cotações e contratos
  • Implantar modelos otimizados para custo de inferência, latência, robustez e precisão das recomendações
  • Colaborar com as equipes de Sourcing, dados e plataforma de IA da Coupa
  • Documentar decisões técnicas e apoiar o desenvolvimento da equipe
  • Criar sistemas de recomendação, recuperação, previsão, análise de should-cost, teoria dos jogos, desenho de mecanismos, otimização e compreensão multimodal de documentos

Requisitos

  • Pelo menos 10 anos de experiência em machine learning aplicado, ciência de dados, engenharia de ML ou pesquisa quantitativa
  • Experiência colocando modelos de machine learning ou sistemas de decisão em produção
  • Conhecimento avançado de Python
  • Experiência trabalhando com grandes conjuntos de dados desorganizados
  • Proficiência em SQL
  • Capacidade de criar conjuntos de dados, rótulos e benchmarks confiáveis
  • Especialização em pelo menos uma destas áreas: deep learning; recomendação e ranking; previsão e séries temporais; otimização e pesquisa operacional; inferência causal e econometria; aprendizado por reforço e bandits; design de mercados e mecanismos; ou sistemas baseados em LLM
  • Sólidas habilidades de desenho experimental e rigor científico
  • Compreensão de vazamento de dados, baselines e avaliação pronta para produção
  • Conforto para resolver problemas ambíguos em ambientes greenfield
  • Interesse em compras, cadeias de suprimentos ou design de mercados é bem-vindo, mas não é obrigatório

Benefícios

  • Acesso a LLMs de ponta, GPUs de alto desempenho e clusters de computação com grande capacidade de memória
  • Orçamento para participação em conferências
  • 33 dias de licença, incluindo férias, dias pessoais, folga de aniversário e dois dias de bem-estar da empresa
  • Licença parental
  • Dias globais de bem-estar remunerados
  • Folga de aniversário remunerada
  • 40 horas de licença voluntária remunerada por ano
  • Programa de assistência ao funcionário gratuito e confidencial, disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana, 365 dias por ano
  • Proteção para viagens de negócios por meio do Zurich Travel Assist
  • Programa de bônus por indicação de funcionários
  • Seguro médico e odontológico específico para cada localidade
  • Planos de aposentadoria ou pensão
  • Seguro de vida ou proteção contra acidentes
  • Espaço de trabalho em Praga com estrutura técnica completa e um terraço de 200 m²

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Projete circuitos de processadores NVIDIA para segurança de hardware, clock adaptativo e gerenciamento de energia. Lidere o fechamento de temporização e a análise em nível de transistor, aplicando métodos de IA e aprendizado de máquina ao projeto de silício.

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