Coupa Software phát triển các giải pháp quản lý chi tiêu doanh nghiệp, giúp các tổ chức quản lý hoạt động mua sắm, tài chính, chuỗi cung ứng và chi tiêu cho công nghệ thông tin. Nền tảng này hỗ trợ lập hóa đơn, thanh toán, quản lý chi phí, quản lý quan hệ với nhà cung cấp và cộng tác trong chuỗi cung ứng, kết hợp trí tuệ nhân tạo với dữ liệu chuyên sâu để xác định cơ hội tiết kiệm, nâng cao mức độ tuân thủ và giảm rủi ro vận hành. Coupa phục vụ các tổ chức trong nhiều lĩnh vực, bao gồm ô tô, y tế, bán lẻ, logistics và tư vấn, với cộng đồng đối tác và khách hàng cùng hướng đến hoạt động kinh doanh hiệu quả và bền vững hơn.
Trưởng nhóm Khoa học Dữ liệu - Tìm nguồn cung ứng (Làm việc kết hợp tại Praha)
Dẫn dắt nghiên cứu học máy ứng dụng cho các quyết định tìm nguồn cung ứng bằng kiến trúc T-LLM nội bộ của Coupa và các phương pháp ML hiện đại. Xây dựng và triển khai các mô hình vận hành thực tế cho nền tảng quản lý chi tiêu toàn cầu của Coupa.
Mô tả
- Dẫn dắt các sáng kiến nghiên cứu về tìm nguồn cung ứng từ xác định vấn đề và thử nghiệm đến triển khai trong môi trường sản xuất
- Tạo ra các giải pháp mới cho những thách thức mới trong tìm nguồn cung ứng
- Xác định tập dữ liệu, nhãn, chuẩn đối sánh và phương pháp đánh giá bằng cách sử dụng các sự kiện tìm nguồn cung ứng trong lịch sử
- Thiết kế và thực hiện các thử nghiệm, nguyên mẫu, mô hình cơ sở và đánh giá ngoại tuyến
- Áp dụng các kiến trúc T-LLM nội bộ cho RFP, thông số kỹ thuật, báo giá và hợp đồng
- Triển khai các mô hình được tối ưu về chi phí suy luận, độ trễ, độ bền vững và độ chính xác của khuyến nghị
- Phối hợp với các nhóm Tìm nguồn cung ứng, dữ liệu và Nền tảng AI của Coupa
- Ghi chép các quyết định kỹ thuật và hỗ trợ phát triển đội ngũ
- Xây dựng các hệ thống cho khuyến nghị, truy xuất, dự báo, phân tích chi phí hợp lý, lý thuyết trò chơi, thiết kế cơ chế, tối ưu hóa và hiểu tài liệu đa phương thức
Yêu cầu
- Ít nhất 10 năm kinh nghiệm về học máy ứng dụng, khoa học dữ liệu, kỹ thuật ML hoặc nghiên cứu định lượng
- Kinh nghiệm đưa các mô hình học máy hoặc hệ thống ra quyết định vào môi trường sản xuất
- Kỹ năng Python nâng cao
- Kinh nghiệm làm việc với các tập dữ liệu quy mô lớn và không đồng nhất
- Thành thạo SQL
- Khả năng tạo tập dữ liệu, nhãn và chuẩn đối sánh đáng tin cậy
- Chuyên môn về ít nhất một trong các lĩnh vực: học sâu; khuyến nghị và xếp hạng; dự báo và chuỗi thời gian; tối ưu hóa và nghiên cứu vận hành; suy luận nhân quả và kinh tế lượng; học tăng cường và thuật toán bandit; thiết kế thị trường và cơ chế; hoặc hệ thống dựa trên LLM
- Kỹ năng thiết kế thí nghiệm vững vàng và tính nghiêm ngặt khoa học
- Hiểu về rò rỉ dữ liệu, mô hình cơ sở và đánh giá sẵn sàng cho môi trường sản xuất
- Thoải mái giải quyết các vấn đề chưa rõ ràng trong môi trường xây dựng từ đầu
- Quan tâm đến mua sắm, chuỗi cung ứng hoặc thiết kế thị trường là một lợi thế nhưng không bắt buộc
Phúc lợi
- Được tiếp cận các LLM tiên tiến, GPU cao cấp và các cụm máy tính có bộ nhớ lớn
- Ngân sách tham dự hội nghị
- 33 ngày nghỉ, bao gồm nghỉ phép, ngày nghỉ cá nhân, nghỉ sinh nhật và hai ngày chăm sóc sức khỏe của công ty
- Nghỉ phép dành cho cha mẹ
- Các ngày chăm sóc sức khỏe toàn cầu có hưởng lương
- Nghỉ sinh nhật có hưởng lương
- 40 giờ nghỉ làm có hưởng lương để hoạt động tình nguyện mỗi năm
- Chương trình Hỗ trợ Nhân viên miễn phí, bảo mật, hoạt động 24/7/365
- Bảo vệ khi đi công tác thông qua Zurich Travel Assist
- Chương trình thưởng giới thiệu nhân viên
- Bảo hiểm y tế và nha khoa tùy theo địa điểm
- Các chương trình hưu trí hoặc lương hưu
- Bảo hiểm nhân thọ hoặc bảo hiểm tai nạn
- Không gian làm việc tại Praha với đầy đủ thiết bị kỹ thuật và sân hiên rộng 200 m²