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Benevity
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501 – 1.000 Funcionários
B2BImpacto socialSaaS
A Benevity é uma empresa de SaaS empresarial focada em impacto social. Sua plataforma Benevity Enterprise Impact ajuda grandes organizações a gerenciar, em um único sistema, doações de funcionários, matching de doações, doações via folha de pagamento, voluntariado, subsídios, grupos de funcionários, desafios e relatórios de impacto. A plataforma também oferece suporte a desembolsos globais, diligência de organizações sem fins lucrativos e controles de conformidade e riscos, com automação orientada por IA criada para simplificar a administração e a mensuração dos programas. Para profissionais que buscam oportunidades em software B2B, SaaS ou tecnologia de impacto social, a Benevity oferece a chance de trabalhar em produtos que conectam programas corporativos a organizações beneficentes e a resultados comunitários mensuráveis.
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Vagas da empresa

Cientista sênior de Dados e IA — Híbrido no Canadá

Cientista sênior de Dados e IA responsável por desenvolver modelos de aprendizado de máquina, análises e recursos de IA em produção para a plataforma SaaS de impacto social da Benevity. A função se concentra em melhorar as experiências dos clientes e gerar valor mensurável para o negócio.

CACanadáHíbridoTempo integralSêniorIdioma Obrigatório: inglêsCientista de pesquisa em IAEngenheiro de machine learning
AirflowAWSAzureBigQueryGoogle Cloud PlatformNumpyNuvemPandasPythonPyTorchScikit-LearnSQLTensorFlow

Descrição

  • Criar modelos de aprendizado de máquina e estatísticos para recomendações, previsões e classificação.
  • Realizar exploração de dados, engenharia de atributos e pré-processamento.
  • Avaliar o desempenho dos modelos e aprimorar as soluções por meio de experimentação.
  • Trabalhar com analistas de dados e partes interessadas de produto para estabelecer casos de uso e métricas de sucesso.
  • Criar protótipos e comparar métodos de PLN, aprendizado de representação e previsão de séries temporais.
  • Gerar insights acionáveis usando análises avançadas, segmentação e métodos estatísticos.
  • Apresentar descobertas e resultados de modelos a equipes multifuncionais.
  • Apoiar iniciativas de testes A/B e validação de modelos.
  • Criar painéis e ferramentas de monitoramento para a saúde dos modelos e os KPIs do negócio.
  • Colaborar com as equipes de produto e engenharia de IA para levar os modelos à produção.
  • Criar pipelines de treinamento e notebooks reproduzíveis.
  • Desenvolver componentes de modelos e feature stores reutilizáveis.
  • Acompanhar os avanços no ecossistema de dados, aprendizado de máquina e IA.
  • Apoiar a documentação e as ferramentas internas.

Requisitos

  • 4 a 6 anos de experiência em ciência de dados, engenharia de aprendizado de máquina ou IA aplicada.
  • Experiência em um ambiente de produtos SaaS ou de tecnologia é desejável.
  • Experiência na criação de modelos que atendam clientes ou gerem impacto para o negócio.
  • Conhecimento prático de Git, revisões de código e práticas de CI/CD para aprendizado de máquina.
  • Graduação ou mestrado em Ciência de Dados, Ciência da Computação, Estatística, Engenharia ou área relacionada.
  • Proficiência em Python, SQL, Jupyter e Git.
  • Experiência com scikit-learn, XGBoost, LightGBM e conhecimentos básicos de TensorFlow ou PyTorch.
  • Familiaridade com Pandas, NumPy, DBT, BigQuery, Snowflake ou ferramentas comparáveis.
  • Experiência com MLflow e Airflow.
  • Experiência com pelo menos um ambiente de nuvem: GCP/Vertex AI, AWS/SageMaker ou Azure ML.
  • Forte compreensão de avaliação de modelos, overfitting, viés, variância, validação cruzada e testes A/B.
  • Excelentes habilidades de comunicação clara e eficaz.
  • Compreensão das considerações éticas no aprendizado de máquina, incluindo equidade, viés e explicabilidade.
  • Experiência em produção com implantação e monitoramento de modelos de aprendizado de máquina é altamente valorizada.

Benefícios

  • Modelos flexíveis de trabalho híbrido, sem exigência fixa de presença no escritório.
  • Oportunidades de contribuir para um trabalho inovador.
  • Apoio ao crescimento profissional.
  • Colegas colaborativos e atenciosos.
  • Trabalho orientado por propósito.
  • Grupos de recursos para funcionários.
  • Práticas de contratação acessíveis e adaptações para candidatos com deficiência.

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