Vertem ni kampuni ya B2B SaaS inayolenga ushirikishwaji wa wateja, washirika na wafanyakazi. Ilianzishwa mwaka 2007, na hutengeneza mifumo inayoweza kubadilishwa kwa ajili ya kuunda na kusimamia programu za uaminifu, motisha na manufaa, kwa kuchanganya zawadi, kurejeshewa fedha, uchezeshaji, maarifa ya data na kampeni za kiotomatiki. Programu yake ya biashara huunganishwa na wauzaji wa rejareja, watoa huduma za malipo na huduma za kifedha ili kusaidia programu za ushirikishwaji katika misururu changamano ya thamani. Timu ya Vertem yenye wafanyakazi 201–500 huhudumia mashirika yanayotaka kuboresha uhifadhi, motisha na ushiriki kupitia zana za kidijitali zinazoweza kupanuliwa za ushirikishwaji.
Mwanasayansi Mwandamizi wa Data huko Vertem - Kazi Mseto nchini Brazil
Mwanasayansi Mwandamizi wa Data anayeunda miundo ya ujifunzaji wa mashine kwa kutumia Databricks na AWS. Anajenga suluhisho za uchanganuzi kwa Vertem, kampuni inayolenga ushirikishwaji, uaminifu na manufaa.
Maelezo
- Kuunda, kufunza na kuthibitisha miundo ya ujifunzaji wa mashine kwa changamoto za vitendo za biashara
- Kuchanganua seti kubwa za data zilizohifadhiwa kwenye AWS Data Lake ya kampuni
- Kutumia Databricks kwa majaribio ya miundo, mafunzo na uwekaji kwenye uzalishaji
- Kuunda mabomba ya data na mtiririko wa kazi kwa mafunzo ya miundo
- Kutumia Databricks AutoML kuharakisha majaribio na uundaji wa miundo
- Kutekeleza uhandisi wa vipengele na kuandaa data kwa uundaji wa miundo ya uchanganuzi
- Kuweka na kudumisha miundo ya ujifunzaji wa mashine ya uzalishaji na mtiririko wa kazi wa upigaji alama
- Kufuatilia utendaji wa miundo, kutambua kuzorota na kuamua wakati mafunzo mapya yanahitajika
- Kushirikiana na timu za uhandisi wa data, BI na bidhaa za data
- Kusaidia kuendeleza jukwaa la akili la kampuni
Mahitaji
- Uzoefu wa vitendo na Databricks
- Uzoefu wa kuunda miundo ya ujifunzaji wa mashine inayosimamiwa na isiyosimamiwa
- Ujuzi wa Databricks AutoML
- Uzoefu wa kuweka miundo ya ujifunzaji wa mashine kwenye uzalishaji
- Uelewa wa mabomba ya upigaji alama na uelekezaji wa miundo
- Uzoefu wa uhandisi wa vipengele na kuandaa data kwa miundo ya uchanganuzi
- Ustadi wa Python kwa sayansi ya data
- Uzoefu na scikit-learn, XGBoost na LightGBM
- Uzoefu wa kushughulikia data katika mazingira ya Data Lake na Big Data
- Inapendelewa: uzoefu na MLflow
- Inapendelewa: uzoefu wa kufuatilia na kusimamia miundo ya ujifunzaji wa mashine
- Inapendelewa: uzoefu wa uundaji wa mapendekezo, ugawaji wa sehemu au uwezekano
- Inapendelewa: uzoefu na mazingira ya data ya AWS
- Inapendelewa: uzoefu wa kuwasilisha miradi ya hali ya juu ya uchanganuzi na bidhaa za data
Manufaa
- Ratiba ya kazi mseto yenye siku 2 za kufanya kazi kwa mbali na siku 3 za kufanya kazi ofisini
- Siku ya mapumziko kwenye siku yako ya kuzaliwa
- Saa za kazi zinazoweza kubadilika
- Bima ya afya na meno ya SulAmérica
- Bima ya maisha ya SulAmérica
- Msaada wa kisaikolojia
- Huduma ya masaji ofisini
- Chumba cha mapumziko
- Ufikiaji wa TotalPass kwa kumbi za mazoezi na shughuli za kimwili
- Posho ya chakula au vyakula inayoweza kubadilika ya BRL 41.91 kwa siku
- Posho ya malezi kwa watoto hadi umri wa miaka 5
- Posho ya usafiri, maegesho au usafiri wa kampuni
- Jukwaa la Qulture.Rocks la usimamizi wa utendaji na maendeleo
- Posho ya elimu inayopatikana baada ya miezi 12 katika kampuni
- Utamaduni wa mahali pa kazi unaotia moyo na unaobadilisha hali ya kawaida
- Seti ya mtoto mchanga
- Matukio ya ndani na mipango ya ushirikishwaji
- Manufaa ya kipekee kwa tarehe za ukumbusho