Benevity este o companie de software pentru întreprinderi, oferit ca serviciu, axată pe impactul social. Platforma Benevity Enterprise Impact Platform ajută organizațiile mari să gestioneze donațiile angajaților, dublarea donațiilor, donațiile prin statul de plată, voluntariatul, granturile, grupurile de angajați, provocările și raportarea impactului într-un singur sistem. Platforma sprijină, de asemenea, plățile globale, verificarea prealabilă a organizațiilor nonprofit, conformitatea și controalele de risc, precum și automatizarea bazată pe inteligență artificială, concepută pentru a simplifica administrarea și măsurarea programelor. Pentru profesioniștii interesați de roluri în software B2B, SaaS sau tehnologie pentru impact social, Benevity oferă oportunitatea de a lucra la produse care conectează programele de la locul de muncă cu organizații caritabile și rezultate comunitare măsurabile.
Cercetător senior în date și inteligență artificială la Benevity — Muncă hibridă în Toronto
Cercetător senior în date și inteligență artificială care dezvoltă modele de învățare automată, analize și prototipuri AI pentru platforma SaaS cu impact social a Benevity. Rolul se concentrează pe modele în producție, experiența clienților și automatizare.
Descriere
- Construirea de modele de învățare automată și modele statistice pentru recomandări, predicții și clasificare
- Explorarea datelor, proiectarea caracteristicilor și preprocesarea seturilor de date pentru antrenarea și evaluarea modelelor
- Evaluarea performanței modelelor cu metrici adecvate și rafinarea abordărilor prin experimentare
- Colaborarea cu analiști de date și părți interesate din zona produsului pentru clarificarea cazurilor de utilizare și stabilirea criteriilor de succes
- Crearea de prototipuri și compararea metodelor în procesarea limbajului natural, învățarea reprezentărilor și prognoza seriilor temporale
- Generarea de informații utile prin analize avansate, segmentare și analiză statistică
- Prezentarea constatărilor și rezultatelor modelelor către echipe interfuncționale
- Sprijinirea testării A/B și a activităților de validare a modelelor
- Crearea de tablouri de bord și instrumente de monitorizare pentru starea modelelor după implementare și indicatorii-cheie de performanță ai afacerii
- Colaborarea cu echipele de produs și inginerie AI pentru implementarea modelelor și conectarea acestora la servicii backend și API-uri
- Construirea unor fluxuri de antrenare și notebook-uri reproductibile folosind standarde de versionare și documentare
- Contribuția la dezvoltarea unor componente de model reutilizabile și a unor depozite de caracteristici
- Monitorizarea evoluțiilor din ecosistemul datelor, al învățării automate și al inteligenței artificiale și evaluarea noilor instrumente și cadre
- Îmbunătățirea eficienței și transparenței echipei prin documentație și instrumente interne
Cerințe
- 4–6 ani de experiență în știința datelor, ingineria învățării automate sau AI aplicată, de preferat într-un mediu de produse SaaS sau tehnologie
- Experiență în dezvoltarea de modele orientate către clienți sau cu impact asupra afacerii, inclusiv scorare, personalizare sau detectarea anomaliilor
- Familiaritate cu practici colaborative de dezvoltare software, precum Git, revizuirea codului și CI/CD pentru învățarea automată
- Diplomă de licență sau master în știința datelor, informatică, statistică, inginerie sau un domeniu conex
- Competențe avansate în Python, SQL, Jupyter și Git
- Experiență cu scikit-learn, XGBoost, LightGBM și noțiuni de bază de TensorFlow sau PyTorch
- Experiență cu Pandas, NumPy, DBT, BigQuery, Snowflake sau instrumente de date comparabile
- Experiență cu MLflow și Airflow
- Experiență cu cel puțin o platformă cloud: GCP/Vertex AI, AWS/SageMaker sau Azure ML
- Înțelegere solidă a evaluării modelelor, supraînvățării, erorilor sistematice, varianței, validării încrucișate și testării A/B
- Experiența în evaluarea robusteții, interpretabilității și incluziunii modelelor constituie un avantaj
- Experiența cu Docker sau Kubernetes constituie un avantaj
- Experiența cu depozite de caracteristici precum Tecton sau Feast este opțională, dar utilă
- Expunerea la învățare profundă, învățare automată pe grafuri, NLP sau învățare prin consolidare constituie un avantaj important
- Experiența în producție cu implementarea și monitorizarea modelelor de învățare automată, inclusiv reantrenare automată, jurnalizare și urmărirea performanței, este foarte apreciată
- Abilități excelente de comunicare, inclusiv capacitatea de a explica subiecte tehnice complexe publicului tehnic și netehnic
- Conștientizarea considerentelor etice în învățarea automată, inclusiv echitatea, prejudecățile și explicabilitatea AI
Beneficii
- Aranjamente flexibile de lucru hibrid
- Nu există o cerință fixă de prezență la birou pentru angajații aflați în apropierea unui birou
- Oportunități de a lucra la proiecte inovatoare
- Oportunități de dezvoltare profesională
- Colegialitate și sprijin
- Muncă orientată spre un scop
- Grupuri de resurse pentru angajați
- Oportunități egale pentru toți candidații și angajații
- Adaptări pe parcursul procesului de recrutare și evaluare pentru candidații cu dizabilități