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。
高级数据与人工智能科学家——加拿大混合办公
高级数据与人工智能科学家，负责为 Benevity 的社会影响力 SaaS 平台开发机器学习模型、分析方案和生产级人工智能能力。该职位专注于改善客户体验并创造可衡量的业务价值。
描述
- 创建用于推荐、预测和分类的机器学习与统计模型。
- 开展数据探索、特征工程和预处理。
- 评估模型性能，并通过实验不断优化解决方案。
- 与数据分析师和产品相关方合作，明确应用场景和成功衡量标准。
- 在自然语言处理、表示学习和时间序列预测领域进行方法原型开发与比较。
- 运用高级分析、细分和统计方法，产出可执行的洞察。
- 向跨职能团队展示研究发现和模型结果。
- 支持 A/B 测试和模型验证工作。
- 创建用于监控模型健康状况和业务关键绩效指标的仪表板与监控工具。
- 与产品及人工智能工程团队合作，将模型投入生产。
- 构建可复现的训练流水线和笔记本。
- 开发可复用的模型组件和特征库。
- 跟踪数据、机器学习和人工智能生态系统的发展动态。
- 支持文档编写和内部工具建设。
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领域的工作经验。
- 有 SaaS 或科技产品环境工作经验者优先。
- 具备构建面向客户或能够产生业务影响的模型的经验。
- 了解 Git、代码审查和机器学习持续集成与持续交付实践。
- 拥有数据科学、计算机科学、统计学、工程学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。
- 熟悉 Pandas、NumPy、DBT、BigQuery、Snowflake 或同类工具。
- 具备使用 MLflow 和 Airflow 的经验。
- 至少使用过一种云环境：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。
- 具备清晰有效的沟通能力。
- 了解机器学习中的伦理考量，包括公平性、偏差和可解释性。
- 拥有部署和监控机器学习模型的生产环境经验者优先。
福利待遇
- 灵活的混合办公安排，不要求固定到办公室出勤。
- 有机会参与创新性工作。
- 支持职业发展。
- 拥有协作且彼此关怀的同事。
- 以使命为导向的工作。
- 员工资源小组。
- 提供便利的招聘流程，并为残障候选人提供合理便利。