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 — Muncă hibridă în Canada
Cercetător senior în date și inteligență artificială care dezvoltă modele de învățare automată, analize și capabilități de inteligență artificială pentru producție pentru platforma SaaS cu impact social a Benevity. Rolul se concentrează pe îmbunătățirea experiențelor clienților și furnizarea unei valori comerciale măsurabile.
Descriere
- Crearea de modele de învățare automată și statistice pentru recomandări, predicții și clasificare.
- Realizarea explorării datelor, a ingineriei caracteristicilor și a preprocesării.
- Evaluarea performanței modelelor și îmbunătățirea soluțiilor prin experimentare.
- Colaborarea cu analiștii de date și părțile interesate din zona de produs pentru stabilirea cazurilor de utilizare și a indicatorilor de succes.
- Crearea de prototipuri și compararea metodelor în procesarea limbajului natural, învățarea reprezentărilor și prognoza seriilor temporale.
- Producerea de informații utile prin analize avansate, segmentare și metode statistice.
- Prezentarea constatărilor și a rezultatelor modelelor către echipe interfuncționale.
- Sprijinirea testării A/B și a inițiativelor de validare a modelelor.
- Crearea de tablouri de bord și instrumente de monitorizare pentru starea modelelor și indicatorii-cheie de performanță ai companiei.
- Colaborarea cu echipele de produs și de inginerie AI pentru aducerea modelelor în producție.
- Construirea de pipeline-uri de antrenare și notebook-uri reproductibile.
- Dezvoltarea unor componente de model și magazine de caracteristici reutilizabile.
- Urmărirea evoluțiilor din ecosistemul datelor, al învățării automate și al inteligenței artificiale.
- Sprijinirea documentației și a instrumentelor interne.
Cerințe
- 4–6 ani de experiență în știința datelor, ingineria învățării automate sau inteligența artificială aplicată.
- Experiența într-un mediu SaaS sau într-un context de produse tehnologice constituie un avantaj.
- Experiență în construirea de modele care deservesc clienți sau produc impact comercial.
- Cunoștințe practice de Git, revizuirea codului și practici CI/CD pentru învățarea automată.
- Diplomă de licență sau master în știința datelor, informatică, statistică, inginerie sau un domeniu conex.
- Competență în Python, SQL, Jupyter și Git.
- Experiență cu scikit-learn, XGBoost, LightGBM și cunoștințe fundamentale de TensorFlow sau PyTorch.
- Familiaritate cu Pandas, NumPy, DBT, BigQuery, Snowflake sau instrumente comparabile.
- Experiență în utilizarea MLflow și Airflow.
- Experiență cu cel puțin un mediu cloud: GCP/Vertex AI, AWS/SageMaker sau Azure ML.
- Înțelegere solidă a evaluării modelelor, supraînvățării, biasului, varianței, validării încrucișate și testării A/B.
- Abilități clare și eficiente de comunicare.
- Înțelegerea considerentelor etice din învățarea automată, inclusiv echitatea, biasul și explicabilitatea.
- Experiența în implementarea și monitorizarea modelelor de învățare automată în producție este foarte apreciată.
Beneficii
- Aranjamente flexibile de lucru hibrid, fără o cerință fixă de prezență la birou.
- Oportunități de a contribui la activități inovatoare.
- Sprijin pentru dezvoltarea profesională.
- Colegii colaborativi și atenți.
- Muncă orientată spre un scop.
- Grupuri de resurse pentru angajați.
- Practici de recrutare accesibile și adaptări pentru candidații cu dizabilități.