Benevity 是一家专注于社会影响力的企业级 SaaS 公司。其 Benevity Enterprise Impact Platform 帮助大型组织通过一个系统管理员工捐赠、捐款配对、工资捐赠、志愿服务、资助项目、员工社群、挑战活动和影响力报告。该平台还支持全球资金拨付、非营利组织尽职调查、合规管理和风险控制，并通过人工智能驱动的自动化简化项目管理与成效衡量。对于探索 B2B 软件、SaaS 或社会影响力技术领域职业机会的专业人士而言，Benevity 提供了参与打造相关产品的机会，将职场项目与慈善组织及可衡量的社区成果连接起来。
Benevity 高级数据与人工智能科学家——多伦多混合办公
高级数据与人工智能科学家，为 Benevity 的社会影响力 SaaS 平台开发机器学习模型、分析方案和人工智能原型。该职位专注于生产环境模型、客户体验和自动化。
描述
- 构建用于推荐、预测和分类的机器学习与统计模型
- 探索数据、设计特征，并为模型训练和评估预处理数据集
- 使用适当的指标评估模型性能，并通过实验不断改进方法
- 与数据分析师和产品利益相关者合作，明确使用场景并制定成功标准
- 对自然语言处理、表示学习和时间序列预测方法进行原型设计与基准测试
- 通过高级分析、细分和统计分析生成可执行洞察
- 向跨职能团队展示研究发现和模型结果
- 支持 A/B 测试和模型验证活动
- 创建用于监控模型部署后健康状况和业务关键绩效指标的仪表板与监控工具
- 与产品和人工智能工程团队合作部署模型，并将其连接到后端服务和 API
- 按照版本管理和文档标准构建可复现的训练流程与笔记本
- 协助开发可复用的模型组件和特征库
- 关注数据、机器学习和人工智能生态系统的发展，并评估新的工具与框架
- 通过文档和内部工具提升团队效率与透明度
任职要求
- 拥有 4 至 6 年数据科学、机器学习工程或应用人工智能经验，最好具备 SaaS 或科技产品环境经验
- 具备开发面向客户或能产生业务影响的模型的经验，包括评分、个性化或异常检测模型
- 熟悉 Git、代码审查和持续集成/持续交付等协作软件开发实践，并能应用于机器学习
- 拥有数据科学、计算机科学、统计学、工程或相关专业的学士或硕士学位
- 熟练使用 Python、SQL、Jupyter 和 Git
- 具备使用 scikit-learn、XGBoost、LightGBM 以及基础 TensorFlow 或 PyTorch 的经验
- 具备使用 Pandas、NumPy、DBT、BigQuery、Snowflake 或同类数据工具的经验
- 具备使用 MLflow 和 Airflow 的经验
- 至少使用过一种云平台：GCP/Vertex AI、AWS/SageMaker 或 Azure ML
- 深入理解模型评估、过拟合、偏差、方差、交叉验证和 A/B 测试
- 具备评估模型稳健性、可解释性和包容性的经验者优先
- 具备 Docker 或 Kubernetes 经验者优先
- 具备使用 Tecton 或 Feast 等特征库的经验并非必需，但有此经验更佳
- 接触过深度学习、图机器学习、自然语言处理或强化学习者优先
- 重视具备机器学习模型生产部署和监控经验，包括自动再训练、日志记录和性能跟踪
- 具备出色的沟通能力，能够向技术和非技术受众解释复杂的技术主题
- 了解机器学习中的伦理考量，包括公平性、偏差和人工智能可解释性
福利待遇
- 灵活的混合办公安排
- 对于居住在办公室附近的员工，不要求固定到办公室出勤
- 有机会参与创新项目
- 职业成长机会
- 乐于支持的同事
- 以使命为导向的工作
- 员工资源小组
- 为所有候选人和员工提供平等机会
- 在招聘和评估过程中为残障候选人提供便利