Benevity je podjetje SaaS za poslovne uporabnike, osredotočeno na družbeni učinek. Njegova platforma Benevity Enterprise Impact Platform velikim organizacijam pomaga upravljati darovanja zaposlenih, podvajanje donacij, darovanja prek obračuna plač, prostovoljstvo, nepovratna sredstva, skupine zaposlenih, izzive in poročanje o učinku v enem sistemu. Platforma podpira tudi globalna izplačila, skrbni pregled neprofitnih organizacij, skladnost in nadzor tveganj, avtomatizacija, ki jo poganja umetna inteligenca, pa je zasnovana za poenostavitev upravljanja programov in merjenja rezultatov. Za strokovnjake, ki jih zanimajo vloge na področju B2B programske opreme, SaaS-a ali tehnologij z družbenim učinkom, Benevity ponuja priložnost za delo na izdelkih, ki povezujejo programe na delovnem mestu z dobrodelnimi organizacijami in merljivimi rezultati za skupnosti.
Višji znanstvenik za podatke in umetno inteligenco — hibridno delo v Kanadi
Višji znanstvenik za podatke in umetno inteligenco razvija modele strojnega učenja, analitiko in produkcijske zmogljivosti umetne inteligence za Benevityjevo SaaS-platformo z družbenim učinkom. Vloga je osredotočena na izboljšanje uporabniške izkušnje in zagotavljanje merljive poslovne vrednosti.
Opis
- Ustvarjati modele strojnega učenja in statistične modele za priporočila, napovedi in razvrščanje.
- Izvajati raziskovanje podatkov, inženiring značilk in predobdelavo.
- Ocenjevati uspešnost modelov ter z eksperimentiranjem izpopolnjevati rešitve.
- Sodelovati z analitiki podatkov in deležniki produktnih ekip pri določanju primerov uporabe in meril uspeha.
- Izdelovati prototipe in primerjati metode na področjih obdelave naravnega jezika, učenja reprezentacij in napovedovanja časovnih vrst.
- Ustvarjati uporabne vpoglede z napredno analitiko, segmentacijo in statističnimi metodami.
- Predstavljati ugotovitve in rezultate modelov medfunkcijskim ekipam.
- Podpirati A/B-testiranje in pobude za validacijo modelov.
- Ustvarjati nadzorne plošče in orodja za spremljanje stanja modelov ter ključnih poslovnih kazalnikov.
- Sodelovati s produktnimi ekipami in ekipami za inženiring umetne inteligence pri uvajanju modelov v produkcijo.
- Graditi ponovljive cevovode za učenje in beležnice.
- Razvijati ponovno uporabne komponente modelov in shrambe značilk.
- Spremljati razvoj v ekosistemu podatkov, strojnega učenja in umetne inteligence.
- Podpirati dokumentacijo in interna orodja.
Zahteve
- 4–6 let izkušenj na področju podatkovne znanosti, inženiringa strojnega učenja ali uporabne umetne inteligence.
- Izkušnje v okolju SaaS ali tehnološkem produktnem okolju so zaželene.
- Izkušnje z izdelavo modelov, ki služijo strankam ali ustvarjajo poslovni učinek.
- Delovno poznavanje Gita, pregledov kode in praks CI/CD za strojno učenje.
- Diploma prve ali druge stopnje iz podatkovne znanosti, računalništva, statistike, inženirstva ali sorodnega področja.
- Odlično poznavanje Pythona, SQL-a, Jupyterja in Gita.
- Izkušnje s scikit-learnom, XGBoostom, LightGBM-om ter osnovami TensorFlowa ali PyTorcha.
- Poznavanje Pandasa, NumPyja, DBT-ja, BigQueryja, Snowflakea ali primerljivih orodij.
- Izkušnje z uporabo MLflowa in Airflowa.
- Izkušnje z vsaj enim okoljem v oblaku: GCP/Vertex AI, AWS/SageMaker ali Azure ML.
- Dobro razumevanje vrednotenja modelov, prenaučenosti, pristranskosti, variance, navzkrižne validacije in A/B-testiranja.
- Jasne in učinkovite komunikacijske sposobnosti.
- Razumevanje etičnih vidikov strojnega učenja, vključno s pravičnostjo, pristranskostjo in razložljivostjo.
- Produkcijske izkušnje z uvajanjem in spremljanjem modelov strojnega učenja so zelo cenjene.
Ugodnosti
- Prilagodljive možnosti hibridnega dela brez fiksne zahteve po prisotnosti v pisarni.
- Priložnosti za sodelovanje pri inovativnem delu.
- Podpora pri strokovnem razvoju.
- Sodelovalni in skrbni sodelavci.
- Delo z jasnim namenom.
- Skupine zaposlenih za medsebojno podporo.
- Dostopni postopki zaposlovanja in prilagoditve za kandidate z invalidnostmi.