Jobs Data Science

We are looking for a Computer Vision Engineer with solid ML/DL experience to join our team on challenging projects.
We consider engineers at Middle and Senior levels - tasks and responsibilities will be adjusted accordingly. 

Required Qualifications:

• 3+ years of experience in computer vision
• High proficiency in Python
• Strong experience with deep learning and the PyTorch framework for computer vision tasks
• Research experience in computer vision with a focus on delivering results
• Ability to work independently or within a small team, with a strong sense of ownership over results

Nice to Have:

• Experience with deep learning solutions for detection, tracking, image retrieval, and segmentation tasks
• Understanding of geometric computer vision principles
• Model optimization: quantization, pruning, neural network compilers
• Hands-on experience implementing low-level CV algorithms
• Experience with sensor fusion (IMU, magnetometer, GNSS, camera)
• Knowledge of C++

We are looking for a Computer Vision Engineer with a solid foundation in classical computer vision and hands-on experience implementing low-level CV algorithms. The ideal candidate will have exposure to SLAM, Visual-Inertial Odometry (VIO), and sensor fusion, with responsibilities adjusted according to experience level.

Responsibilities: 

• Implement and optimize low-level computer vision algorithms under guidance
• Contribute to modules related to feature extraction, tracking, matching, and geometric processing
• Assist in the integration and testing of SLAM/VIO components
• Perform experiments, analyze results, and help prepare reports
• Work closely with senior engineers to explore and apply recent CV research.

Required Qualifications:

• 1+ years of hands-on experience with classical computer vision
• Basic understanding of geometric computer vision principles
• Experience implementing low-level CV algorithms (e.g., filtering, feature detection, camera models)
• Familiarity with SLAM or VIO concepts
• Working knowledge of C++ and Linux
• Ability to learn quickly and navigate recent CV researc
• Degree or ongoing studies in a STEM field.

Nice to Have:

• Experience with Python
• Knowledge of neural networks and CV libraries/frameworks (OpenCV, NumPy, PyTorch, ONNX, Eigen, etc.)
• Experience with sensor fusion techniques
• Familiarity with embedded or real-time systems

We are looking for a Computer Vision Engineer with a solid foundation in classical computer vision and hands-on experience implementing low-level CV algorithms. The ideal candidate will have exposure to SLAM, Visual-Inertial Odometry (VIO), and sensor fusion, with responsibilities adjusted according to experience level.

Responsibilities: 

• Design, implement, and optimize classical CV algorithms independently
• Develop and maintain components of SLAM/VIO pipelines
• Contribute to sensor fusion modules involving visual and inertial data
• Lead experiments, evaluate model performance, and propose improvements
• Review research papers and translate findings into practical solutions
• Collaborate across teams to ensure smooth integration of CV components.

Required Qualifications:

• Strong practical experience with classical CV and geometric vision
• Hands-on experience developing components of SLAM and/or VIO systems
• Proficiency in C++ and confident working in Linux environments
• Solid understanding of multi-sensor systems and data fusion
• Proven ability to prototype, benchmark, and optimize CV algorithms
• Ability to analyze research papers and implement state-of-the-art methods.

Nice to Have:

• Experience with Python
• Knowledge of neural networks and CV libraries/frameworks (OpenCV, NumPy, PyTorch, ONNX, Eigen, etc.)
• Experience with sensor fusion techniques
• Familiarity with embedded or real-time systems

We are looking for a Autonomy Engineer to work on autonomous systems with a focus on computer vision, control theory, and data-driven modeling. This role is ideal for someone with strong analytical skills and experience applying data science to real-world autonomy or robotics problems.

Key Responsibilities

• Develop vision-based algorithms for perception and navigation.
• Work on data analysis and sensor fusion for multi-sensor systems.
• Build models and simulations to support system development and testing.
• Process and analyze datasets from cameras, IMUs, and other sensors to improve autonomy performance.
• Collaborate with robotics and software engineers on perception and navigation pipelines.
• Stay up to date with recent research in computer vision, autonomy, and data science.

Required Qualifications

• 2+ years of experience in data science, robotics, computer vision, or a related field.
• Knowledge of control theory, PID controllers, signal processing, and data-driven modeling.
• Understanding of geometric computer vision principles.
• Strong programming skills in Python and good working knowledge of C++.
• Experience working with Linux-based systems.
• Degree in Computer Science, Robotics, Engineering, Mathematics, or another STEM field (or equivalent practical experience).

Nice to Have

• Experience with SLAM or Visual-Inertial Odometry (VIO).
• Familiarity with OpenCV, NumPy, and ML frameworks such as PyTorch or TensorFlow.
• Experience with ROS2, Gazebo, or AirSim.
• Experience with PX4, Betaflight, or ArduPilot.
• Understanding of neural networks for computer vision.
• Interest in reinforcement learning or predictive modeling.

We are looking for the first Data Science engineers to join our team and play a foundational role in building a private Large Language Model from the ground up. This is a rare opportunity to shape the technical direction, influence architectural decisions, and establish best practices for intelligent systems within the organization.

What you will do: 

• Design, build, and maintain classical machine learning models to support core product needs.
• Develop agent-based systems (LLM agents, multi-step agents, agent-to-agent workflows) as part of the broader LLM ecosystem.
• Conduct rigorous experiments and iterate quickly to validate approaches and improve system performance.
• Build and optimize inference pipelines, including performance tuning, monitoring, and alerting.
• Collaborate closely with Data Engineering to deploy models securely and reliably into production environments.

• Contribute to defining standards, workflows, and tooling for the new Data Science function.

   

What we expect:

• 3+ years of hands-on experience with Python.
• Strong SQL skills and understanding of data workflows.
• Solid grasp of machine learning methods and their practical applications.
• Experience building agents or agent-based systems is a strong plus.
• Initiative, ownership, and readiness to work in a greenfield environment where many solutions must be defined from scratch.

Працюємо над задачами комп’ютерного зору для безпілотних систем. Основний фокус — донаведення: детекція, трекінг і пріоритизація цілей у реальному часі з обмеженими ресурсами.

Що будете робити

• Розробляти та адаптувати CV/ML моделі (детекція, сегментація, трекінг)
• Проєктувати пайплайни та ансамблі з урахуванням latency, FPS, пам’яті та енергоспоживання
• Деплоїти та оптимізувати інференс на embedded-пристроях (Jetson / Raspberry Pi / ARM64)
• Працювати над стабільним real-time трекінгом (відеостабілізація, калібрування камер, robustness)
• Інтегрувати ML/CV компоненти у продакшн-системи (Linux)
• Співпрацювати з embedded-інженерами над low-latency відеопайплайнами

Що важливо

• 3+ років досвіду в Computer Vision / Machine Learning
• Python або C++ (бажано обидва)
• Практичний досвід з OpenCV та PyTorch / TensorFlow
• Досвід із сучасними моделями (YOLO, MobileNet, U-Net або аналоги)
• Глибоке розуміння object tracking (вибір під задачу, тюнінг, стабільність, recovery)
• Досвід роботи з Linux, Git, Docker

Буде плюсом

• Деплой та оптимізація під embedded (Jetson / ARM64)
• ONNX / TensorRT / OpenVINO / NCNN
• Конвертація та оптимізація моделей під NPU / edge
• Досвід з ROS1 / ROS2, Gazebo

Чому це цікаво
• Робота з обмеженими ресурсами та складними умовами
• Вплив на архітектуру пайплайнів і моделей
• Швидкий цикл експериментів і перевірки в реальному середовищі

Працюємо над задачами комп’ютерного зору для безпілотних систем. Основний фокус — донаведення: детекція, трекінг і пріоритизація цілей у реальному часі з обмеженими ресурсами.
 

Що будете робити

• Розробляти та адаптувати CV/ML моделі (детекція, сегментація, трекінг)
• Проєктувати пайплайни та ансамблі з урахуванням latency, FPS, пам’яті та енергоспоживання
• Деплоїти та оптимізувати інференс на embedded-пристроях (Jetson / Raspberry Pi / ARM64)
• Працювати над стабільним real-time трекінгом (відеостабілізація, калібрування камер, robustness)
• Інтегрувати ML/CV компоненти у продакшн-системи (Linux)
• Співпрацювати з embedded-інженерами над low-latency відеопайплайнами
 

Що важливо

• 3+ років досвіду в Computer Vision / Machine Learning
• Python або C++ (бажано обидва)
• Практичний досвід з OpenCV та PyTorch / TensorFlow
• Досвід із сучасними моделями (YOLO, MobileNet, U-Net або аналоги)
• Глибоке розуміння object tracking (вибір під задачу, тюнінг, стабільність, recovery)
• Досвід роботи з Linux, Git, Docker
 

Буде плюсом

• Деплой та оптимізація під embedded (Jetson / ARM64)
• ONNX / TensorRT / OpenVINO / NCNN
• Конвертація та оптимізація моделей під NPU / edge
• Досвід з ROS1 / ROS2, Gazebo
 

Чому це цікаво
• Робота з обмеженими ресурсами та складними умовами
• Вплив на архітектуру пайплайнів і моделей
• Швидкий цикл експериментів і перевірки в реальному середовищі

Ми — українська MilTech-компанія, що створює майбутнє оборонних технологій. Ми розробляємо та виробляємо безпілотні системи й технологічні рішення, що вже довели свою ефективність у реальних бойових умовах. 

Наш відділ R&D об’єднує кращих інженерів, конструкторів, фахівців з RF і Hardware та багатьох інших. Завдяки власним виробничим потужностям ми забезпечуємо швидкий цикл впровадження інновацій — від ідеї до масового виробництва. Кожне оновлення продукту базується на прямому фідбеку від військових, що дозволяє нам створювати максимально актуальні рішення.
 

Твій виклик: Last Mile Targeting
 

Ми не граємо в симуляції заради статей на ArXiv. Твоє завдання — створити «мізки» дрона, здатні довести апарат до цілі в умовах повного РЕБ, шквального вітру та критичного браку обчислювальних ресурсів.
 

Це робота на межі можливостей: запуск RL-агентів на Raspberry Pi та подолання Sim2Real gap так, щоб модель не «втрачала» ціль через туман чи вібрації. Ми даємо тобі повний карт-бланш на архітектуру з нуля.
 

Що ти будеш робити:

• End-to-End Pipeline: Побудова архітектури навчання від симулятора до деплою на реальне залізо.
• RL Control: Розробка моделей керування (PPO, SAC, TD3), що приймають рішення на основі відеопотоку та сенсорів у real-time.
• Sensor Fusion: Реалізація стабільного керування (Kalman Filters або RL-native підходи) у зв'язці з Sensor Engineers.
• Sim2Real & Domain Randomization: Створення симуляційного середовища (Isaac Gym / AirSim / Custom UE) з глибокою рандомізацією для роботи в екстремальну погоду (сніг, дощ, низька видимість).
• Optimization: Квантування та прунінг моделей для досягнення стабільного FPS на обмежених ресурсах (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson).
   

Наш ідеальний кандидат:

• Має досвід з RL-алгоритмами та розуміє, як змусити їх працювати в реальних системах.
• Знає, як наблизити фізику симулятора до реальності, щоб мінімізувати Gap при переносі на борт.
• Розуміє обмеження компактних комп’ютерів і вміє боротися за кожну мілісекунду інференсу.
• Готовий бути архітектором: самостійно обирати стек, симулятор та підхід.
   

Розглядаємо також: якщо ти маєш міцний бекграунд у CV/ML та досвід з дронами, але хочеш «увірватися» саме в Reinforcement Learning.
 

Буде плюсом: Досвід з TensorRT, PyTorch Mobile, SNPE, AIMET, Tensorflow Lite, gamedev (UE) або безпосередньо з БПЛА різних типів.
 

Чому варто приєднатися:

• Прямий вплив: Твій код буде «в полі» вже за лічені тижні, безпосередньо впливаючи на хід подій.
• Свобода та ресурси: Ти сам обираєш інструменти. Ми оплачуємо участь у топових конференціях (CVPR, NeurIPS, ICRA) та профільне навчання.
• R&D Полігон: Можливість миттєво тестувати гіпотези на реальних апаратах у найскладніших погодних умовах.
• Команда: Працюй пліч-о-пліч з експертами з GNC, RF, Hardware та топовими C++ розробниками.
• Стабільність: Офіційне працевлаштування, «біла» зарплата та бронювання.
• Турбота: Медичне страхування, 24 дні відпустки + додатковий вихідний на день народження.
• Self-care: Повна оплата лікарняних та 3 дні self-care на рік без жодних довідок.
• Розвиток: Корпоративна бібліотека, курси англійської, навчання Hard & Soft skills.

Готовий навчити дрони перемагати? Чекаємо на твоє CV!

Eleven — рекрутингова агенція, яка спеціалізується на пошуку працівників для компаній у галузі військових технологій. Наша мета — підтримувати розвиток оборонної промисловості та допомагати об’єднувати тих, хто наближає до перемоги.

Роботодавець — українська компанія, яка займаємось виробництвом компонентів електроніки від ідеї до втілення! Компанія пропонує можливість реалізувати рішення та впливати на події уже зараз.

У зв’язку з активним розширенням шукаємо в команду Data Annotator.

Обов’язки:

• Анотація та розмітка зображень і відео для задач Computer Vision та Machine Learning;
• Виконання різних типів розмітки: bounding boxes, polygons, keypoints, segmentation masks, classification;
• Робота з інструментами для анотації даних (CVAT, LabelImg, Label Studio, Supervisely або аналоги);
• Підготовка, перевірка та підтримка якості датасетів відповідно до вимог проєкту;
• Дотримання стандартів форматів даних (JSON, XML, COCO, YOLO, Pascal VOC);
• Виявлення та виправлення помилок у розмітці, участь у процесах контролю якості;
• Робота з великими обсягами даних у команді, уточнення вимог до розмітки;
• Дотримання внутрішніх інструкцій, гайдів і дедлайнів.

Вимоги:

• Середня спеціальна або вища освіта;
• Досвід роботи з анотацією даних або підготовкою датасетів буде перевагою;
• Впевнене користування ПК (Windows/Linux);
• Досвід роботи з інструментами для анотації даних (CVAT, LabelImg, Label Studio, Supervisely або аналоги);
• Розуміння основних типів розмітки (bounding boxes, polygons, segmentation тощо);
• Базові знання форматів даних (JSON, XML, COCO, YOLO, Pascal VOC);
• Уважність до деталей, висока якість і швидкість виконання задач;
• Базове розуміння Computer Vision та Machine Learning буде плюсом.

Буде плюсом:

• Досвід роботи з даними з дронів, камер спостереження або інших сенсорів;
• Розуміння специфіки технічних або військових об’єктів у даних;
• Досвід керування дроном (реальним або в симуляторі);
• Наявність водійських прав.

Що ми пропонуємо:

📍 Мінімум бюрократії — короткий шлях від ідеї до її реалізації.

📍Ефективні рішення не відкладаються, а впроваджуються.

📍Швидке професійне зростання у сфері defense-tech.

📍Сучасна техніка для комфортної і продуктивної роботи.

📍Комфортний офіс зі снеками та фруктами, а також паркомісця для співробітників (робота full-time в офісі)

📍Медичне страхування.

📍Оплачувана відпустка та лікарняні.

📍Гнучкий графік роботи ( 8:00-17:00/ 9:00-18:00/ 10:00-19:00/11:00-20:00)

📍Бронювання з першого робочого дня (відповідно до законодавства, за наявності необхідних документів).

Про нас: 

Ми український стартап у сфері defence tech, який об'єднує інноваційні технології та інженерні рішення для створення продуктів, які забезпечують безпеку та захист. Зараз ми шукаємо Computer Vision Engineer для посилення команди.

Робота з офісу у Львові

Що ви будете робити:

• Проектувати, розробляти та оптимізувати алгоритми Computer Vision
• Розробляти та адаптувати pipeline передачі та обробки відеоданих - налаштування архітектури для прискорення обробки зображень та мінімізації затримок
• Здійснювати програмування та розробку програмних компонентів
• Ініціативати вдосконалення продукту - самостійний пошук технічних рішень для підсилення нового CV-напрямку в межах стартапу.
   

Вимоги:

• Володіння мовами програмування: C++, Python
• Досвід роботи з класичними алгоритмами Computer Vision
• Досвід роботи NN-based  Computer Vision
• Навички прискорення обробки відеоданих: Оптимізація Pipeline.
• англійська — рівень B1+ (читання технічної документації).

Буде перевагою:

• Досвід роботи з gstreamer, ffmpeg
• Написання власних компонентів gstreamer
• Досвід video encoding h264, h265
• Досвід з апаратним прискоренням обробки відео

Ми пропонуємо:

• офіційне працевлаштування та можливість бронювання;
• графік роботи з 9:00 до 18:00 або з 10:00 до 19:00 - обирай зручний для себе варіант;
• можливість професійного зростання, навчання та розвитку в команді, яка готова підтримати;
• дружню, неформальну атмосферу та відкритість до нових ідей - ми цінуємо ініціативність і даємо простір для реалізації власних технічних рішень.

Ми уважно переглянемо ваше резюме та звʼяжемося з вами протягом 5-10 робочих днів, якщо ваш досвід відповідатиме поточним потребам команди.