Coupa Software разрабатывает решения для управления корпоративными расходами, помогающие организациям управлять закупками, финансами, цепочками поставок и расходами на ИТ. Платформа поддерживает выставление счетов, платежи, управление расходами, взаимодействие с поставщиками и сотрудничество в цепочках поставок, объединяя искусственный интеллект и аналитику данных для выявления возможностей экономии, повышения соответствия требованиям и снижения операционных рисков. Coupa обслуживает организации в различных отраслях, включая автомобильную промышленность, здравоохранение, розничную торговлю, логистику и консалтинг, а также развивает сообщество партнеров и клиентов, ориентированное на более эффективную и устойчивую деятельность компаний.
Ведущий специалист по данным — снабжение (гибридный формат, Прага)
Руководите прикладными исследованиями в области машинного обучения для принятия решений в сфере снабжения, используя собственные архитектуры T-LLM Coupa и современные методы машинного обучения. Создавайте и внедряйте производственные модели для глобальной платформы Coupa по управлению расходами.
Описание
- Руководить исследовательскими инициативами в сфере снабжения — от постановки задачи и экспериментов до внедрения в production
- Создавать инновационные решения для новых задач в сфере снабжения
- Определять наборы данных, метки, бенчмарки и методы оценки на основе исторических событий снабжения
- Проектировать и проводить эксперименты, создавать прототипы и базовые решения, выполнять офлайн-оценку
- Применять собственные архитектуры T-LLM к запросам предложений, спецификациям, котировкам и контрактам
- Внедрять модели, оптимизированные по стоимости инференса, задержке, устойчивости и точности рекомендаций
- Сотрудничать с командами Coupa по снабжению, данным и AI Platform
- Документировать технические решения и содействовать развитию команды
- Создавать системы рекомендаций, поиска, прогнозирования, анализа оптимальной стоимости, теории игр, конструирования механизмов, оптимизации и мультимодального понимания документов
Требования
- Не менее 10 лет опыта в прикладном машинном обучении, анализе данных, инженерии машинного обучения или количественных исследованиях
- Опыт вывода моделей машинного обучения или систем принятия решений в production
- Продвинутые навыки Python
- Опыт работы с крупными и неструктурированными наборами данных
- Уверенное владение SQL
- Способность создавать надежные наборы данных, метки и бенчмарки
- Экспертные знания хотя бы в одной из областей: глубокое обучение; рекомендации и ранжирование; прогнозирование и временные ряды; оптимизация и исследование операций; причинно-следственный анализ и эконометрика; обучение с подкреплением и бандитские алгоритмы; рыночный дизайн и конструирование механизмов; системы на основе LLM
- Сильные навыки проектирования экспериментов и научная строгость
- Понимание утечки данных, базовых решений и оценки, готовой к использованию в production
- Готовность решать неоднозначные задачи в новых проектах с нуля
- Интерес к закупкам, цепочкам поставок или рыночному дизайну приветствуется, но не является обязательным
Преимущества
- Доступ к передовым LLM, высокопроизводительным GPU и вычислительным кластерам с большим объемом памяти
- Бюджет на посещение конференций
- 33 дня отпуска, включая оплачиваемый отпуск, личные дни, выходной в день рождения и два корпоративных дня заботы о здоровье
- Родительский отпуск
- Оплачиваемые глобальные дни заботы о здоровье
- Оплачиваемый выходной в день рождения
- 40 часов оплачиваемого волонтерского отпуска ежегодно
- Бесплатная конфиденциальная программа помощи сотрудникам, доступная круглосуточно, 365 дней в году
- Защита во время деловых поездок через Zurich Travel Assist
- Бонусная программа за рекомендации сотрудников
- Медицинская и стоматологическая страховка в соответствии с местными условиями
- Пенсионные планы
- Страхование жизни или от несчастных случаев
- Пражский офис с полной технической оснащенностью и террасой площадью 200 м²