Benevity — корпоративна SaaS-компанія, що спеціалізується на соціальному впливі. Платформа Benevity Enterprise Impact Platform допомагає великим організаціям керувати благодійними внесками працівників, програмами подвоєння пожертв, пожертвами через зарплатні відомості, волонтерством, грантами, групами працівників, челенджами та звітністю про вплив в одній системі. Платформа також підтримує глобальні виплати, перевірку неприбуткових організацій, дотримання вимог і контроль ризиків, а автоматизація на основі ШІ покликана спростити адміністрування та оцінювання програм. Для фахівців, які розглядають кар’єру у сфері B2B-програмного забезпечення, SaaS або технологій соціального впливу, Benevity пропонує можливість працювати над продуктами, що поєднують корпоративні програми з благодійними організаціями та вимірюваними результатами для громад.
Старший фахівець із даних та ШІ — гібридний формат у Канаді
Старший фахівець із даних та ШІ розробляє моделі машинного навчання, аналітичні рішення та виробничі можливості ШІ для SaaS-платформи Benevity у сфері соціального впливу. Роль зосереджена на покращенні клієнтського досвіду та забезпеченні вимірюваної бізнес-цінності.
Опис
- Створювати моделі машинного навчання та статистичні моделі для рекомендацій, прогнозування й класифікації.
- Проводити дослідження даних, розробляти ознаки та виконувати попередню обробку.
- Оцінювати ефективність моделей і вдосконалювати рішення за допомогою експериментів.
- Співпрацювати з аналітиками даних і продуктовими стейкхолдерами для визначення сценаріїв використання та критеріїв успіху.
- Створювати прототипи й порівнювати методи в NLP, навчанні представлень і прогнозуванні часових рядів.
- Отримувати практичні висновки за допомогою розширеної аналітики, сегментації та статистичних методів.
- Презентувати результати досліджень і роботи моделей кросфункціональним командам.
- Підтримувати ініціативи з A/B-тестування та валідації моделей.
- Створювати дашборди й інструменти моніторингу стану моделей і ключових бізнес-показників.
- Співпрацювати з продуктовими командами та командами розробки ШІ для впровадження моделей у production.
- Створювати відтворювані конвеєри навчання та ноутбуки.
- Розробляти повторно використовувані компоненти моделей і сховища ознак.
- Відстежувати розвиток екосистеми даних, машинного навчання та ШІ.
- Підтримувати документацію та внутрішні інструменти.
Вимоги
- 4–6 років досвіду в аналізі даних, розробці рішень машинного навчання або прикладному ШІ.
- Досвід роботи в SaaS- або технологічному продуктовому середовищі буде перевагою.
- Досвід створення моделей, які обслуговують клієнтів або забезпечують бізнес-результат.
- Практичні знання Git, code review і практик CI/CD для машинного навчання.
- Ступінь бакалавра або магістра в галузі аналізу даних, комп’ютерних наук, статистики, інженерії чи суміжній дисципліні.
- Впевнене володіння Python, SQL, Jupyter і Git.
- Досвід роботи зі scikit-learn, XGBoost, LightGBM та основами TensorFlow або PyTorch.
- Знайомство з Pandas, NumPy, DBT, BigQuery, Snowflake або подібними інструментами.
- Досвід використання MLflow та Airflow.
- Досвід роботи принаймні з одним хмарним середовищем: GCP/Vertex AI, AWS/SageMaker або Azure ML.
- Глибоке розуміння оцінювання моделей, перенавчання, зміщення, дисперсії, крос-валідації та A/B-тестування.
- Чіткі та ефективні навички комунікації.
- Розуміння етичних аспектів машинного навчання, зокрема справедливості, зміщення та пояснюваності.
- Виробничий досвід розгортання й моніторингу моделей машинного навчання буде вагомою перевагою.
Переваги
- Гнучкий гібридний формат роботи без фіксованої вимоги щодо відвідування офісу.
- Можливість долучатися до інноваційної роботи.
- Підтримка професійного розвитку.
- Співпраця з колегами, які готові допомагати та піклуються одне про одного.
- Робота, орієнтована на важливу мету.
- Ресурсні групи для працівників.
- Доступні практики найму та умови для кандидатів з інвалідністю.