Vertem je B2B SaaS podjetje, osredotočeno na vključevanje strank, partnerjev in zaposlenih. Ustanovljeno je bilo leta 2007 ter razvija modularne platforme za vzpostavljanje in upravljanje programov zvestobe, spodbud in ugodnosti, ki združujejo nagrade, vračilo denarja, igrifikacijo, podatkovne vpoglede in avtomatizirane kampanje. Njegova poslovna programska oprema se povezuje s trgovci na drobno, ponudniki plačilnih storitev in finančnimi institucijami ter podpira programe vključevanja v kompleksnih vrednostnih verigah. Ekipa podjetja Vertem, ki šteje od 201 do 500 zaposlenih, pomaga organizacijam izboljšati zadržanje, motivacijo in sodelovanje s skalabilnimi digitalnimi orodji za vključevanje.
Višji podatkovni znanstvenik pri podjetju Vertem – hibridno delo v Braziliji
Višji podatkovni znanstvenik razvija modele strojnega učenja z uporabo Databricks in AWS. Ustvarjanje analitičnih rešitev za podjetje Vertem, osredotočeno na zavzetost, zvestobo in ugodnosti.
Opis
- Razvijati, učiti in preverjati modele strojnega učenja za praktične poslovne izzive
- Analizirati velike nabore podatkov, shranjene v podatkovnem jezeru AWS podjetja
- Uporabljati Databricks za eksperimentiranje z modeli, učenje in uvajanje v produkcijo
- Ustvarjati podatkovne cevovode in delovne tokove za učenje modelov
- Uporabljati Databricks AutoML za pospeševanje eksperimentiranja in razvoja modelov
- Izvajati inženiring značilk in pripravljati podatke za analitično modeliranje
- Uvajati in vzdrževati produkcijske modele strojnega učenja ter delovne tokove za točkovanje
- Spremljati delovanje modelov, prepoznavati poslabšanje in določati, kdaj je potrebno ponovno učenje
- Sodelovati z ekipami za podatkovno inženirstvo, BI in podatkovne izdelke
- Pomagati pri razvoju platforme podjetja za inteligentne rešitve
Zahteve
- Praktične izkušnje z Databricks
- Izkušnje z razvojem nadzorovanih in nenadzorovanih modelov strojnega učenja
- Poznavanje Databricks AutoML
- Izkušnje z uvajanjem modelov strojnega učenja v produkcijo
- Razumevanje cevovodov za točkovanje modelov in sklepanje
- Izkušnje z inženiringom značilk in pripravo podatkov za analitične modele
- Dobro poznavanje Pythona za podatkovno znanost
- Izkušnje s knjižnicami scikit-learn, XGBoost in LightGBM
- Izkušnje z obdelavo podatkov v okoljih Data Lake in Big Data
- Zaželeno: izkušnje z MLflow
- Zaželeno: izkušnje s spremljanjem in upravljanjem modelov strojnega učenja
- Zaželeno: izkušnje z modeliranjem priporočil, segmentacije ali nagnjenosti
- Zaželeno: izkušnje s podatkovnimi okolji AWS
- Zaželeno: izkušnje z izvedbo projektov napredne analitike in podatkovnih izdelkov
Ugodnosti
- Hibridni urnik z 2 dnevoma dela na daljavo in 3 dnevi dela na lokaciji
- Prost dan za rojstni dan
- Prilagodljiv delovni čas
- Zdravstveno in zobozdravstveno zavarovanje SulAmérica
- Življenjsko zavarovanje SulAmérica
- Psihološka podpora
- Masaža na delovnem mestu
- Soba za sprostitev
- Dostop do TotalPass za telovadnice in telesne aktivnosti
- Prilagodljiv dnevni dodatek za obrok ali hrano v višini 41,91 BRL
- Dodatek za varstvo otrok do 5. leta starosti
- Dodatek za prevoz, parkiranje ali prevoz podjetja
- Platforma Qulture.Rocks za upravljanje uspešnosti in razvoja
- Dodatek za izobraževanje, ki je na voljo po 12 mesecih v podjetju
- Navdihujoča in inovativna delovna kultura
- Komplet za novorojenčka
- Interni dogodki in pobude za zavzetost
- Ekskluzivne ugodnosti ob posebnih priložnostih