Vertem — B2B SaaS-компанія, що спеціалізується на взаємодії з клієнтами, партнерами та працівниками. Заснована у 2007 році, вона розробляє модульні платформи для створення й управління програмами лояльності, мотивації та пільг, поєднуючи винагороди, кешбек, гейміфікацію, аналітику даних і автоматизовані кампанії. Корпоративне програмне забезпечення Vertem інтегрується з роздрібними продавцями, постачальниками платіжних послуг і компаніями, що надають фінансові послуги, щоб підтримувати програми взаємодії у складних ланцюгах створення вартості. Команда Vertem, що налічує 201–500 працівників, допомагає організаціям підвищувати утримання, мотивацію та залученість за допомогою масштабованих цифрових інструментів взаємодії.
Старший спеціаліст із даних у Vertem — гібридна робота в Бразилії
Старший спеціаліст із даних, який розробляє моделі машинного навчання за допомогою Databricks і AWS. Створення аналітичних рішень для Vertem — компанії, що спеціалізується на залученні, лояльності та програмах привілеїв.
Опис
- Розробляти, навчати й перевіряти моделі машинного навчання для практичних бізнес-завдань
- Аналізувати великі набори даних, що зберігаються в AWS Data Lake компанії
- Використовувати Databricks для експериментів із моделями, навчання та розгортання у виробничому середовищі
- Створювати конвеєри даних і робочі процеси для навчання моделей
- Застосовувати Databricks AutoML для прискорення експериментів і розробки моделей
- Виконувати інженерію ознак і готувати дані для аналітичного моделювання
- Розгортати й підтримувати виробничі моделі машинного навчання та робочі процеси скорингу
- Відстежувати продуктивність моделей, виявляти погіршення та визначати потребу в перенавчанні
- Співпрацювати з командами інженерії даних, BI і продуктів даних
- Допомагати розвивати інтелектуальну платформу компанії
Вимоги
- Практичний досвід роботи з Databricks
- Досвід розробки моделей машинного навчання з учителем і без учителя
- Знання Databricks AutoML
- Досвід розгортання моделей машинного навчання у виробничому середовищі
- Розуміння процесів скорингу моделей і отримання прогнозів
- Досвід інженерії ознак і підготовки даних для аналітичних моделей
- Впевнене володіння Python для роботи з даними
- Досвід роботи зі scikit-learn, XGBoost і LightGBM
- Досвід роботи з даними в середовищах Data Lake і Big Data
- Бажано: досвід роботи з MLflow
- Бажано: досвід моніторингу та управління моделями машинного навчання
- Бажано: досвід роботи з рекомендаційними моделями, сегментацією або моделюванням схильності
- Бажано: досвід роботи з AWS-середовищами даних
- Бажано: досвід реалізації проєктів розширеної аналітики та продуктів даних
Переваги
- Гібридний графік: 2 дні віддаленої роботи та 3 дні в офісі
- Вихідний у день народження
- Гнучкий робочий графік
- Медичне та стоматологічне страхування SulAmérica
- Страхування життя SulAmérica
- Психологічна підтримка
- Масаж на території офісу
- Кімната відпочинку
- Доступ до TotalPass, тренажерних залів і фізичних активностей
- Гнучка компенсація харчування або продовольча виплата в розмірі 41,91 BRL на день
- Допомога на догляд за дітьми віком до 5 років
- Компенсація проїзду, паркування або корпоративний шатл
- Платформа управління ефективністю та розвитком Qulture.Rocks
- Компенсація навчання після 12 місяців роботи в компанії
- Надихаюча та інноваційна корпоративна культура
- Набір для новонароджених
- Внутрішні заходи та ініціативи із залучення
- Ексклюзивні переваги до пам’ятних дат