Jobs ML / AI

Quantum Systems next-generation unmanned solutions across air, land, and sea. From advanced aerial drones to underwater and ground platforms, our systems combine cutting-edge hardware with AI-driven software for seamless control and real-time data insights. Trusted by defense, security, and public sector clients worldwide, we redefine mission versatility and performance.

Quantum-Systems is a strong supporter of Ukraine and has it’s local Ukrainian office since 2022.
 

The role is based in Kyiv, and we expect you to work full-time in the office.
 

What is your Day to Day Mission:

• Lead team of ML Engineers
• Design, develop, and optimize real-time object detection and tracking models for aerial video from UAVs (EO/IR cameras)
• Implement inference pipelines optimized for edge hardware (e.g., NVIDIA Jetson, Orin)
• Conduct model training, testing, benchmarking, and validation in real flight environments
• Integrate AI models into onboard systems
• Collaborate with other software and hardware teams to ensure robust end-to-end performance
• Research and apply state-of-the-art deep learning methods in computer vision

What you bring to the team:

• 8+ years of experience in AI/ML, with a strong focus on computer vision
• Strong Leadership experience
• Experience building ML infrastructure and training pipelines
• Proven experience in object detection/tracking using models like YOLO, SSD, or custom CNNs
• Proficiency in Python, C++, PyTorch or TensorFlow
• Experience with real-time video processing and optimization techniques (e.g., TensorRT, ONNX, pruning, quantization)
• Solid understanding of data annotation, augmentation, and training workflows
• Familiarity with embedded/edge AI deployments (e.g., Jetson Xavier, Orin)
• Experience working with aerial/surveillance imagery or geospatial data is a strong plus
• Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Robotics, or related field

Nice to Have:

• Knowledge of GStreamer, OpenCV, or similar real-time streaming frameworks
• Familiarity with UAVs, drone flight control, or defense technologies
• Understanding of object re-identification or multi-target tracking

Why Quantum-Systems:

• We Stand with Ukraine!
• We believe in the power of combined efforts: straightforward tech expertise paired with a customer-centric focus.
• We are industry pioneers who are ambitious, bold, and visionary.
• We push limits, think outside the box, and strive for technological excellence to shape the future of aerial data.
• We promise to be your runway for individual and professional growth.

The role is based in the Kyiv region, and we will expect you to work full-time in the office. We have a shuttle service from the nearest metro station.

What is your Day to Day Mission:

• Design, develop, and optimize real-time object detection and tracking models for aerial video from UAVs (EO/IR cameras)
• Implement inference pipelines optimized for edge hardware (e.g., NVIDIA Jetson, Orin)
• Conduct model training, testing, benchmarking, and validation in real flight environments
• Integrate AI models into onboard systems
• Collaborate with other software and hardware teams to ensure robust end-to-end performance
• Research and apply state-of-the-art deep learning methods in computer vision

What you bring to the team:

• 3+ years of experience in AI/ML, with a strong focus on computer vision
• Proven experience in object detection/tracking using models like YOLO, SSD, or custom CNNs
• Proficiency in Python, C++, PyTorch or TensorFlow
• Experience with real-time video processing and optimization techniques (e.g., TensorRT, ONNX, pruning, quantization)
• Solid understanding of data annotation, augmentation, and training workflows
• Familiarity with embedded/edge AI deployments (e.g., Jetson Xavier, Orin)
• Experience working with aerial/surveillance imagery or geospatial data is a strong plus

• Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Robotics, or related field

   

 Nice to Have:

• Knowledge of GStreamer, OpenCV, or similar real-time streaming frameworks
• Familiarity with UAVs, drone flight control, or defense technologies

• Understanding of object re-identification or multi-target tracking

   

Why Quantum-Systems:

• We Stand with Ukraine
• We believe in the power of combined efforts: straightforward tech expertise paired with a customer-centric focus.
• We are industry pioneers who are ambitious, bold, and visionary.
• We push limits, think outside the box, and strive for technological excellence to shape the future of aerial data.
• We promise to be your runway for individual and professional growth.

About Us

Our client is MilTech startup building an on-premises platform for automated annotation of UAV video and training computer vision models for autonomous flight.

We have a strategic partnership with one of the largest Ukrainian UAV manufacturers and access to what is likely the largest privately owned UAV video dataset in the world.

The company is at a very early stage — the funding is secured, the technical vision exists, and the data is available. Our focus now is building the core engineering team to turn this platform into reality.

The Role

We are looking for a Lead Computer Vision / Machine Learning Engineer to join as a founding member of the engineering team.

This role is highly hands-on and strategic. You will define the ML architecture, select the tools and frameworks, and build the machine learning pipeline from the ground up. As the platform grows, you will also build and lead a team of ML engineers.

While the high-level technical direction is defined — including petabyte-scale video processing, active learning pipelines, and edge deployment on NVIDIA Jetson devices — the implementation details will be driven by your expertise and technical judgement.

Responsibilities ML Architecture & Technical Direction

• Design and implement the end-to-end ML pipeline, from raw video ingestion to model deployment on UAV hardware
• Evaluate and select appropriate frameworks and infrastructure tools
• Build systems for experiment tracking, model versioning, and reproducible training
• Establish the training infrastructure and ML development workflow
• Make strategic build vs. integrate decisions across the ML stack

Data Pipeline & Curation

• Design video preprocessing pipelines including:
   
  • clip segmentation
  • frame extraction
  • scene detection
  • embedding generation
• Develop data curation workflows to extract high-quality training datasets from large-scale raw video
• Define the annotation ontology and labeling standards for detection, classification, segmentation, and multi-object tracking

Model Development

• Train and improve computer vision models for:
   
  • object detection
  • scene classification
  • object tracking
  • segmentation
• Implement distributed multi-GPU training for large-scale experiments
• Design and implement active learning pipelines including:
   
  • automated labeling
  • confidence-based routing
  • human review workflows
  • retraining triggers
• Define model evaluation metrics and promotion criteria

Edge Deployment

• Optimize models for real-time inference on NVIDIA Jetson hardware
• Implement model optimization techniques including:
  • ONNX conversion
  • TensorRT acceleration
  • INT8 quantization
• Design the model delivery pipeline from training registry to deployed UAV systems

Team Building

• Hire and mentor ML engineers as the team grows
• Establish engineering practices including:
  • code review
  • testing standards
  • documentation
• Own and communicate the ML technical roadmap

RequirementsMust Have

• 5+ years of experience in computer vision and deep learning, including production deployments
• Strong proficiency with PyTorch, including distributed training
• Experience building object detection and tracking pipelines (YOLO, RT-DETR, Detectron2, or similar)
• Experience optimizing models for edge or mobile deployment (TensorRT, ONNX, SNPE, or similar)
• Experience building ML infrastructure and training pipelines
• Strong Python skills and ability to write production-quality code
• Experience leading or mentoring engineers

Nice to Have

• Experience with UAV, drone, robotics, or autonomous systems
• Experience deploying models on NVIDIA Jetson
• Experience with high-performance video processing pipelines (DeepStream or custom)
• Experience in defense or MilTech environments
• Experience defining ML architecture from scratch in early-stage startups
• C++ experience for performance-critical components

What We Offer

• Founding engineering role with direct influence on company technology
• Ownership of the entire ML pipeline from raw data to deployed models
• Access to one of the largest privately owned UAV video datasets in the world
• Dedicated on-prem GPU infrastructure
• Open-source-first engineering approach
• Opportunity to build and lead a machine learning team
• Competitive salary
• Stock options

We are looking for an Autonomous systems engineer with a background in computer vision, control theory and mathematical modelling. The ideal candidate will have a strong math background, experience with autonomous systems, modelling and control design. 

Required Qualifications: 

• 2 years of hands-on experience with classical computer vision
• Understanding of geometrical computer vision principles 
• System identification and control
• Sensor fusion/signal processing
• Proficiency in C++ and/or experience with Python
• Experience with Linux and single-board computers
• Experience with PID controllers tuning in embedded or autonomous systems
• Ability to quickly navigate through recent research and trends in computer vision and autonomous systems
• Relevant work experience or education in STEM field

Nice to Have:

• Experience with SLAM and/or Visual-Inertial Odometry (VIO)
• Matlab
• Experience with PX4, betaflight, Ardupilot 
• Familiarity with neural networks and common CV frameworks/libraries (OpenCV, NumPy, PyTorch, ONNX, Eigen, etc.)
• Experience with simulation tools (Gazebo, AirSim)
• SITL, HITL testing
• ROS2

Are you passionate about safeguarding countries, societies, and businesses from information threats? Look no further! Our rapidly scaling company is passionately committed to this crucial mission, offering you a privileged opportunity to collaborate with some of the world’s most influential organizations, including NATO and the EU.

If you’re ready to join a dynamic team working towards a common vision of a safer digital world, we invite you to be a part of our journey. Shape the future with us and help defend against online threats with purpose and innovation!
 

Role Overview

We’re looking for a Senior AI Engineer with a solid engineering background and hands-on AI experience. In this role, you will help design and implement innovative AI-powered solutions that are core to our platform’s mission. You’ll work across the stack to build and integrate AI capabilities that are both scalable and practical.

You won’t need to build everything from scratch, but you’ll need the skills to fine-tune, adapt, and creatively apply state-of-the-art models and tools to solve real-world problems. Your responsibilities will range from working on backend services to shaping AI agents and LLM-based pipelines for production use.
 

Key Responsibilities

• Understand business challenges and generate innovative ideas to address them using AI and machine learning.
• Research, evaluate, and adapt existing deep learning and machine learning models for practical applications.
• Develop cost-efficient, scalable AI solutions.
• Develop and maintain services for data enrichment using LLMs.
• Design and build AI agentic systems for dynamic use cases.
• Monitor industry advancements and identify opportunities to leverage the latest tools and techniques.

Requirements

Engineering Skills:

• Strong Python skills.
• Experience with FastAPI, Docker, and asynchronous programming.
• Good knowledge of DBs, including PostgreSQL, Elasticsearch, and Vector DBs.

AI Skills:

• At least 3+ years of hands-on experience in AI/ML, with a focus on LLM-based systems.
• Proven experience building RAG systems in production.
• Experience designing and implementing agentic systems.
• Strong understanding of transformer architectures.
• Practical experience with prompt engineering.
• Knowledge of LLM infrastructure and deployment.
• Experience with deep learning frameworks such as PyTorch or TensorFlow.
• Understanding of evaluation methodologies for LLM outputs

We Offer

• Opportunity to contribute to a mission-driven startup and support prestigious clients, including governments worldwide, enterprise clients, and leading NGOs in addressing information threats and tackling security challenges.
• Autonomy and freedom to drive experiments and bring your own ideas to life.
• Flexibility of fully remote work.
• Flexible, unlimited time-off policy.

Responsibilities:

• Own and support core ML infrastructure (MLflow, CVAT, GPU/CPU cloud instances, internal data tools).
• Assist Data Engineers with deploying and maintaining data pipelines.
• Act as the primary contact for ML and Data teams on infra-related requests.
• Improve reliability and efficiency by adding automation, monitoring, and tooling enhancements.
   

Must have:

• Knowledge of Python, Terraform, Docker, Linux.
• Hands-on experience with cloud environments (Azure prefered).
• Understanding of the end-to-end ML lifecycle (data → training → evaluation → deployment → monitoring).

Nice to have:

• Familiarity with Kubernetes.
• Experience with FFmpeg or GStreamer for video processing and streaming.
• Experience with model serving frameworks and inference formats (ONNX, TensorRT, OpenVINO, NVIDIA Triton).
• Experience deploying computer vision models, especially to edge/embedded devices (NVIDIA Jetson, Intel platforms, Raspberry Pi).

• Надаємо бронювання від мобілізації

Senior Computer Vision Engineer

About Us

We are a technology company with roots in algorithmic trading, where we built real-time systems that process massive, noisy data streams with zero tolerance for delay.
We are now applying this engineering DNA to a new MilTech division — an AI battlefield intelligence platform, from petabyte-scale video annotation to real-time inference on custom hardware at command posts.
We have exclusive data partnerships with frontline Ukrainian military units, an operational annotation pipeline with active learning and a trained detection model (v1).
The infrastructure is built and the data is flowing — we need experienced CV engineers to push the models forward.

The Role

We are looking for a Senior CV Engineer to join the ML team and focus on developing, training, and optimizing computer vision and vision-language models for battlefield target detection, classification, and contextual intelligence.

What You Will Do

Model Development & Training
- Train and iterate on detection, classification, tracking, and segmentation models on real combat footage
- Experiment with vision-language models (VLMs) for scene understanding and contextual reasoning
- Run distributed multi-GPU training experiments and manage the experiment lifecycle
- Improve model accuracy through architecture selection, hyperparameter tuning, data augmentation, and training strategy
- Contribute to the active learning loop: analyze confidence distributions, refine auto-labeling thresholds, identify hard cases for human review

Battlefield Contextual Intelligence
- Develop area-level temporal analysis: change detection across sequential overflights, environmental cue recognition
- Build sequence-aware model architectures (temporal attention, video transformers) for multi-frame reasoning
- Collaborate with military subject-matter experts to encode operator knowledge into model features and evaluation criteria

Model Optimization & Deployment
- Quantize and optimize models for deployment on custom AIPU inference hardware (INT8, mixed-precision, quantization-aware training)
- Validate that optimized models meet accuracy targets against gold-set benchmarks
- Support multi-stream inference validation at command post scale (100+ concurrent streams per rack)

Data & Annotation Quality
- Work with the annotation team to refine the labeling ontology and quality control criteria
- Analyze model errors to identify gaps in training data and drive targeted data collection
- Evaluate dataset diversity and coverage using embedding-based curation tools

What We Are Looking For

Must Have
- 4+ years in computer vision and deep learning, with production model deployments
- Strong PyTorch proficiency, including distributed training (DDP/FSDP)
- Hands-on experience with object detection pipelines (YOLO family, RT-DETR, or similar)
- Model optimization experience: quantization, pruning, or export to inference runtimes (ONNX, TensorRT, or similar)
- Solid understanding of training methodology: experiment design, ablation studies, metrics analysis
- Python as primary language; clean, production-grade code

Strong Plus
- Experience with vision-language models (CLIP, Florence, PaliGemma, or similar)
- Video understanding or temporal model architectures
- UAV / drone / robotics domain experience
- MilTech or defense-related work
- Change detection or remote sensing experience
- Experience with active learning or data-centric ML workflows
- C++ for performance-critical components

Tech Stack

- Training: PyTorch, distributed training (DDP/FSDP)
- Data processing: Ray Data
- Data curation: FiftyOne, embedding-based selection
- Annotation: CVAT with pre-annotation and active learning
- Experiment tracking: MLflow
- Inference: Custom AIPU hardware (model export via ONNX + quantization)
- Infrastructure: Kubernetes, on-prem GPU cluster (NVIDIA L40S)
- Storage: S3-compatible object storage (Ceph)

What We Offer

- A role focused on what you do best — building and improving CV models, not setting up infrastructure
- Real combat footage dataset — petabyte-scale, operationally relevant, impossible to replicate
- Dedicated on-prem GPU resources — no cloud queues or budget negotiations for compute
- Direct collaboration with military operators whose domain expertise shapes the models
- Competitive salary
- Stock options
 

Defense AI Center A1 — центр впровадження штучного інтелекту, створений при Міноборони для надання українській армії переваги на полі бою за рахунок AI-технологій.

Ваша основна місія:

AI/ML Engineer в Defense AI Center A1 — це одна з ключових ролей у створенні, впровадженні та підтримці сучасних AI/ML-рішень для оборонного сектору.

Ви працюватимете з ML-моделями, даними, пайплайнами, інфраструктурою та інструментами MLOps, перетворюючи дослідницькі прототипи на надійні production-ready рішення. Робота передбачає динамічне середовище, швидку зміну пріоритетів, стартапний темп і високу відповідальність за результат.

У фокусі роботи:

1. Розробка ML-моделей

– Аналіз вимог до задач і вибір відповідних ML/AI-підходів;

– Проєктування, навчання та fine-tuning моделей для задач класифікації, регресії, NLP, computer vision та мультимодальних сценаріїв;

– Робота з класичними ML-моделями, deep learning-підходами та LLM-based рішеннями;

– Оцінка якості моделей, аналіз метрик, оптимізація точності, швидкодії та стабільності;

– Участь у виборі архітектур моделей, підходів до inference та production deployment.

2. MLOps та ML-пайплайни

– Побудова та операціоналізація наскрізних (end-to-end) ML-пайплайнів;

– Робота з інструментами оркестрації: ZenML, Kubeflow, MLflow;

– Налаштування experiment tracking, model registry, feature store та data/model versioning;

– Розробка CI/CD-пайплайнів (GitLab CI/CD або Azure DevOps) для безпечного та автоматизованого розгортання моделей;

– Підтримка моделей у production: моніторинг, масштабування, оновлення та rollback.

3. Data Engineering та робота з даними

– Обробка, очищення та підготовка великомасштабних датасетів;

– Побудова batch та near-real-time data pipelines;

– Робота зі стеком: Apache Spark, Kafka, Delta Lake, Parquet, PostgreSQL, Redis;

– Використання хмарних сховищ (Azure Data Lake Gen2, Azure Blob) та on-prem рішень (MinIO, Ceph);

– Контроль якості даних (lineage, запобігання training-serving skew) та тісна співпраця з data-командами.

4. Production Monitoring та оптимізація

– Моніторинг продуктивності моделей у реальних умовах; виявлення data/model drift та аномалій;

– Використання інструментів observability: Prometheus, Grafana, ELK / OpenSearch, Azure Monitor, Application Insights;

– Оптимізація inference, latency, throughput та ефективного використання ресурсів (Resource Utilization).

5. Командна взаємодія

– Співпраця з DevOps, Data Engineering, Product, Security та Research командами;

– Інтеграція ML-рішень у наявні державні, оборонні або внутрішні системи;

– Комунікація складних технічних концепцій стейкхолдерам;

– Участь у технічних обговореннях, розборі bottlenecks та плануванні архітектури.

Від вас очікуємо:

– 3+ роки досвіду в machine learning engineering, data science або MLOps;

– Впевнене володіння Python та SQL.;

– Глибокі знання фреймворків: PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn;

– Практичний досвід розробки, навчання, fine-tuning та деплою моделей;

– Розуміння повного ML lifecycle (від підготовки даних до моніторингу);

– Досвід роботи з Azure ML, Azure AI Studio / Foundry, Azure OpenAI Service;

– Досвід роботи з інфраструктурою: Docker, Kubernetes, Helm;
– Розуміння принципів роботи з hybrid cloud, private cloud або on-prem інфраструктурою;

– Знання основ інформаційної безпеки (secrets management, RBAC, network isolation);

– Англійська мова на рівні B2+.

Буде плюсом:

–  Досвід роботи з Rust або Go;

– Досвід оптимізації інференсу: ONNX, TensorRT, OpenVINO, TorchServe, Triton Inference Server.;
– Робота з GPU workloads та масштабування model serving;

– Досвід із vector databases: Qdrant, Milvus, Weaviate, pgvector;

– Побудова RAG-систем, LLMOps або AI-агентів;
–  Досвід роботи в захищених або air-gapped (ізольованих) середовищах;
– Досвід у сферах defense, govtech або критичної інфраструктури;

– Науковий ступінь (MS/PhD) у Computer Science, AI або прикладній математиці.

Ми пропонуємо:

– можливість створювати AI-рішення, що мають прямий вплив на обороноздатність України;

– роботу в Defense AI Center A1 — на перетині інновацій, досліджень та реального впровадження;

– задачі з високим рівнем складності, відповідальності та практичного значення;

– роботу з сучасним AI/ML стеком, Azure, Kubernetes, MLOps та on-prem інфраструктурою;

– стартапний темп, короткий шлях від ідеї до впровадження та можливість впливати на технічні рішення;

– команду сильних інженерів, дослідників і фахівців із відкритою культурою взаємодії;
– бронювання працівників за умови актуального військового обліку.

Готові до виклику?

Якщо ви хочете застосовувати AI/ML не лише в експериментах, а в реальних системах із високою відповідальністю — долучайтеся до Defense AI Center A1.

Тут ваша робота перетворює алгоритми, дані та інфраструктуру на технологічну перевагу для України.

Наша команда займається розробкою БпЛА різних класів. Багато говорити не можемо, але ти точно чув їх назви) 
Ми маємо повний цикл розробки продукту — від ідеї до масового виробництва. 

На цій ролі треба буде допомогти команді з побудовою системи навігації в умовах відсотності GPS. Система працює з залученням інерціальної системи, камери і інших сенсорів які допоможуть моделі орієнтуватись в просторі.

Команда дуже велика і складається з кращих інженерів в галузі.

Основні задачі:

• Проектування автономності: розробка архітектури ПЗ та алгоритмів для повного циклу автономного керування БпЛА, від злету до виконання місії.
• Гібридна навігація та CV: створення і вдосконалення алгоритмів інерційної навігації на стику класичної геометрії, нейромереж та Computer Vision.
• Виявлення та трекінг: розробка надійних систем object detection та стійкого супроводження цілей, оптимізованих для роботи на edge-пристроях
• Симуляція та валідація: побудова процесів тестування, включаючи Hardware-in-the-loop (HITL) та моделювання для відпрацювання сценаріїв у динамічному середовищі.
• Полігонні випробування: безпосередня участь або постановка чіткого ТЗ облітній команді для льотних випробовуваннях, збір даних у реальних умовах та швидка ітерація алгоритмів на основі фідбеку від користувачів та Product Manager.
• Системна стійкість: розробка логіки автоматичного виявлення несправностей та алгоритмів аварійного реагування для роботи в складних операційних сценаріях.

Вимоги:

• 3+ роки розробки на Python та/або C++ (Linux). Глибоке знання PyTorch або TensorFlow та бібліотеки OpenCV.
• Computer Vision & ML: Практичний досвід з Object Detection (YOLO, CNN), а також алгоритмами image similarity, matching та image search.
• Математика та геометрія: Впевнені знання projective geometry, 3D-проекцій та досвід імплементації SLAM (наприклад, OpenVINS, ORB-SLAM).
• Hardware & Edge: Досвід реалізації CV-пайплайнів на edge-devices. Вміння калібрувати камери та системи Camera-IMU.
• Оптимізація: Досвід підготовки моделей для edge-пристроїв (TensorRT, ONNX, квантизація, прунінг тощо).
• Soft Skills: Продуктове мислення, здатність до швидкого прототипування та створення MVP.

Буде перевагою:

• Drone Tech: Досвід роботи з польотними стеками PX4 / ArduPilot та протоколами MAVLink / ROS.
• Remote Sensing: Досвід обробки супутникових зображень.
• Sensor Fusion: Робота з LIDAR, RGB-D та мультиспектральними сенсорами.
• GNC: Розуміння принципів термінального наведення та динаміки польоту.
• Освіта: Ступінь MS або PhD у галузі Computer Science, ML або робототехніки.
   

Умови роботи:

• Робота на перемогу України. Відчуття змістовності і сенсовності своїх дій.
• Офіційне працевлаштування.
• Бронювання військовозобов’язаних за умови наявності актуальних військово-облікових документів.
• Відпустка — 24 календарних дні на рік + 1 день відпустки на день народження.
• Покриття всіх лікарняних листів + 3 лікарняних на рік без медичного підтвердження.
• Медичне страхування для працівників після закриття випробувального терміну.
• Комфортний офіс на правому березі Києва.

AI Data Annotator (Entry level / Junior) — Твій вхід у MilTech & AI

Ми шукаємо молодих та амбітних спеціалістів для нашого клієнта — інноваційної технологічної компанії, що працює на перетині AI, Robotics та MilTech.

Це позиція для тих, хто хоче розпочати кар'єру в IT, працюючи над продуктами, які мають реальне значення для захисту нашої країни та наближення перемоги. Назва компанії та деталі проєктів не розголошуються з міркувань безпеки, але ми гарантуємо роботу з передовими технологіями.

Про роль:

Ви станете частиною Data Annotation Center. Ваша робота — це «паливо» для штучного інтелекту. Ви будете навчати нейромережі бачити та розпізнавати об’єкти на зображеннях і відео, отриманих з дронів, щоб техніка могла працювати автономно навіть в умовах радіоелектронної боротьби.

Основні задачі:

• Розмітка даних: виділення та класифікація об’єктів на фото/відео у спеціалізованому ПЗ.
• Контроль якості: перевірка точності анотацій згідно з внутрішніми гайдлайнами.
• Виконання KPI: дотримання щоденних норм по кількості оброблених кадрів.
• Cyber Security: суворе доотримання правил інформаційної безпеки.

Кого ми шукаємо:

• Студенти або випускники технічних ВНЗ (інженерія, комп’ютерні науки, системне адміністрування тощо).
• Геймерський бекграунд буде значною перевагою — ми цінуємо вашу швидкість реакції та витривалість за комп’ютером.
• Емоційна стійкість: готовність працювати з реальним військовим контентом, який іноді може бути складним.
• Уважність: здатність до монотонної, але критично важливої роботи.

Що пропонує компанія:

• Стабыльнысть: офіційне працевлаштування («біла» ЗП, відпустки, лікарняні).
• Унікальний графік: офіс на Подолі. Виконуєте тижневий план до вечора четверга — п'ятниця стає вихідним днем!
• Кар'єрний ліфт: це позиція «на виріст». Вже за 6–12 місяців найкращі анотатори переходять на позиції QA, Data Analyst або в розробку.
• Команда: молодий, драйвовий колектив, де всі «на одній хвилі».

Annotation Manager / Senior Annotator (MilTech & Robotics)

Наша агенція запрошує до співпраці амбітного лідера для нашого клієнта — інноваційної технологічної компанії, що розробляє рішення на базі AI та Robotics для оборонного сектору України.

Ми шукаємо «граючого тренера», який очолить невелику команду анотаторів. Ваша робота — це фундамент, на якому будується автономність сучасних дронів. Ви будете не просто розмічати дані, а забезпечувати найвищу якість «навчального матеріалу» для штучного інтелекту.

Ваша роль та задачі:

• Управління якістю: фінальна перевірка анотацій та контроль відповідності суворим стандартам розмітки.
• Лідерство: організація роботи команди, підтримка дисципліни та контроль виконання KPI.
• Менторство: навчання новачків, роз’яснення гайдлайнів та допомога у складних кейсах.
• Аналітика та комунікація: фіксація типових помилок, взаємодія з менеджерами та інструкторами проєкту для покращення процесів.

Кого ми шукаємо:

• Спеціаліста з досвідом у QA, Data Annotation, роботі з контентом або даними.
• Людину з високим рівнем відповідальності та уваги до найменших деталей.
• Комунікатора, який вміє чітко пояснювати завдання та мотивувати команду.
• Кандидата, готового працювати в офісі та взаємодіяти з реальним військовим контентом.
• Важливо: безумовне дотримання правил інформаційної безпеки та етики.

Що пропонує компанія:

• Стабільність: офіційне оформлення, "біла ЗП".
• Локація: сучасний офіс на Подолі.
• Кар’єрний трек: можливість з часом очолити весь напрямок анотації в компанії (Head of Annotation).
• Місія: безпосередня участь у створенні технологій, що рятують життя та наближають перемогу.

Ми шукаємо Інженера-програміста AI/ML/CV, який приєднається до нашої R&D-команди для розробки інтелектуальних систем прийняття рішень. Вашим ключовим завданням стане проектування, навчання та впровадження алгоритмів штучного інтелекту, що дозволяють автономним системам аналізувати дані, розпізнавати патерни та ефективно діяти у динамічному середовищі.

Це позиція для розробника, який хоче працювати на стику математики та високонавантаженого коду. У наших продуктах блоки AI та ML — це «інтелектуальний центр», що відповідає за обробку великих потоків даних у реальному часі. Ми шукаємо фахівця, готового пройти шлях від аналізу архітектури нейромереж до їхньої фінальної оптимізації під конкретне «залізо».

Очікувані результати:

1. Перший місяць роботи

• Зануритися у наявну кодову базу та архітектуру AI-рішень компанії.
• Опанувати внутрішні інструменти збору, маркування та обробки датасетів.
• Разом із ментором налаштувати Pipeline для навчання та тестування базових моделей.

2. Перші три місяці роботи

• Самостійно імплементувати та донавчати моделі для задач класифікації, детекції або прогнозування.
• Провести серію експериментів з оптимізації архітектур (наприклад, через квантизацію або прунінг) для підвищення швидкості роботи коду.
• Розробити методику автоматичної валідації моделей на основі реальних даних із випробувань.
• Активно брати участь у технічних обговореннях архітектури нових функцій.

3. Перші дев’ять місяців роботи

• Розробити та успішно інтегрувати в продукт автономний програмний модуль на базі ML/CV.
• Досягти цільових метрик точності та швидкодії алгоритмів у реальних умовах використання.
• Стати повноцінним власником (owner) одного з напрямків AI-розробки, забезпечуючи його стабільність та розвиток.

Бажані компетенції:

• Фундаментальна освіта: бакалавр (або вище) у сфері прикладної математики, комп’ютерних наук, кібернетики або суміжних напрямів.
• Програмування та алгоритми: впевнені знання Python чи C++, розуміння структур даних та алгоритмічної складності.
• AI/ML Стек: розуміння принципів навчання нейронних мереж, знання бібліотек TensorFlow, PyTorch або ONNX. Досвід роботи з OpenCV та YOLO буде значною перевагою.
• Інструменти: володіння VSCode, Git; базове розуміння Docker буде плюсом.
• Аналітичні навички: вміння працювати з даними, формувати гіпотези та інтерпретувати результати метрик продуктивності моделей.
• Мова: технічна англійська (Intermediate) для вивчення свіжих Research Papers та документації.

Ми пропонуємо:

• Безпека та стабільність: офіційне працевлаштування (КЗпП), бронювання співробітників із першого місяця та повний соціальний пакет.
• Захищеність: сучасне облаштоване укриття на території для комфортної та безпечної роботи під час тривог.
• Медичне забезпечення: комплексне медичне страхування для кожного співробітника.
• Релокаційний пакет: компенсація витрат на переїзд до 50% для кандидатів з інших регіонів.
• Умови для продуктивності: безкоштовне корпоративне харчування, забезпечення всією необхідною технікою та мобільним зв’язком.
• Розвиток: прозора карта кар’єрного росту (вертикально/горизонтально), безкоштовне профільне навчання та менторська підтримка.
• Локація: офіс у 10 хвилинах пішки від станції метро.

Станьте частиною команди, яка створює інтелект для технологій майбутнього. Реальні задачі. Реальні нейромережі. Реальний результат.

Шукаємо AI Optimization Specialist, АІ Integrator.

Що треба буде робити:

• Аналізувати бізнес-процеси — від рекрутингу до виробництва — і знаходити місця, де AI може зекономити час, гроші чи нерви.
• Інтегрувати AI-рішення: чат-боти, скрипти, системи відеоаналітики, пошук по базах, автоматичну обробку даних.
• Підбирати інструменти: від ChatGPT API і Claude до Zapier, Make, Python-скриптів чи Power BI — усе, що допомагає.

• Тестувати, експериментувати, показувати результат.

   

Ви ідеально нам підходите, якщо:

• Знаєте, як працюють сучасні AI-моделі (ChatGPT, Claude, Midjourney, Perplexity, Llama і т.д.).
• Можете об'єднати кілька інструментів в один робочий процес (через API, інтегратори або просто логіку).
• Вмієте працювати з даними (таблиці, бази, CSV, SQL, Python, Power Automate — будь-що).
• Не просто «користуєтесь AI», а розумієте, як його змусити працювати на результат.

• І головне — у Вас є здоровий скепсис до фраз типу «так завжди робили».

   

Буде плюсом:

• Досвід у автоматизації бізнес-процесів, аналітиці або DevOps.

• Вміння робити MVP швидко (і потім уже доводити до розуму).

   

Що ми пропонуємо:

• Конкурентна заробітна плата
• Офіційне працевлаштування, стабільні виплати без затримок.
• Свободу експериментів: якщо є ідея — тестуйте.
• Офіс біля м. Васильківська (є генератор, укриття, стабільний інтернет).
• Графік: Пн-Пт, з 9:00 до 18:00

• Кава, безкоштовні обіди, зони відпочинку.

   

Хочете не просто «працювати з AI», а використовувати його, щоб змінювати спосіб роботи? Тоді Ви — наш кандидат.

Надсилайте резюме — або краще, покажіть, що вже оптимізували. 🙂

ПРО НАС

Ми будуємо AI-системи наведення і управління вогнем для реального застосування на полі бою. Працюємо швидко, в умовах де помилка коштує дорого. Ідеальних умов немає — ми їх створюємо самі з того що є і що можна дістати і застосувати. Тому потрібні люди з мисленням інженера (швидко, надійно, працює. а те що стирчить ізолента- це вже відділ масштабування розберется)

ЩО ЗА ПОЗИЦІЯ

Нам потрібен ML Generalist — людина, яка розуміє весь стек від розмітки датасетів до деплою моделей на edge-пристроях, і яка не лякається задач, де немає готового рішення. Не вузький спеціаліст в одній темі, а той хто швидко розбирається в новому, і знає як ефективно використовувати AI-інструменти як Claude Code, Cursor та інші щоб виконувати задачі ефективно навіть там де немає глибокої експертизи.

ЩО ПОТРІБНО ВМІТИ (АБО ШВИДКО ОПАНУВАТИ)

ML та дані

• Розмітка датасетів, робота з Roboflow — детекція, класифікація, сегментація
• Тренування і файн-тюнінг нейромереж (YOLO та подібні), розуміння метрик якості
• Базове розуміння архітектур: CNN, трансформери, temporal моделі

Інфраструктура і MLOps

• Розуміти що таке AWS S3 з плагінами, Glue, Athena, Lambda, базово SageMaker
• Векторні БД (pgvector, Chroma, Qdrant), побудова RAG-систем
• Локальні LLM: запуск через Ollama / LM Studio, розуміння квантизації і обмежень

Edge і embedded

• Деплой і оптимізація моделей на edge-пристроях (Raspberry Pi CM5, Hailo NPU, NVIDA Orin або аналоги)
• Розуміння обмежень заліза: пам'ять, латентність, теплове навантаження

Agentic системи і автоматизація

• n8n або аналогічні платформи для побудови workflows детермінованих агентів
• Базове розуміння agentic архітектур: чейнінг, tool use, memory
• Розуміння і навичики роботи з недетермінованими агентними системами

ЩО ВАЖЛИВО В ХАРАКТЕРІ

Це, мабуть, головне. Технології можна вивчити — характер складніше.

• Проблема-орієнтованість.

Тебе цікавить результат, а не елегантність рішення. Якщо треба — зробиш із підручних засобів і нестандартним підходом. З гівна, палок і костилів — якщо ситуація вимагає. Головне- щоб працювало надійно і повторювано. Красу прикрутимо піздніше.

• Самостійність у навчанні.

Зіткнувшись з незнайомою темою — розберешся. За допомогою документації, AI, досвіду колег, виклику Ктулху — не важливо. Важливо що розберешся і зробиш.

• Системне мислення.

Вміння розкласти складну задачу на компоненти, зрозуміти де вузьке місце, де ризик.

• Допитливість до фізики реального світу.

Іноді треба розібратися як працює оптика, балістика, чи механіка стабілізатора — щоб правильно інтерпретувати дані або зрозуміти обмеження системи.

БУДЕ ПЛЮСОМ

• Базове розуміння військової техніки і термінології — відрізняти типи озброєнь, розуміти контекст застосування систем
• Досвід роботи з тепловізійними або оптичними системами
• Знайомство з OpenCV, ffmpeg, потоковою обробкою відео

ЧОГО НЕ ВИМАГАЄМО

• Ідеального коду — є Claude Code та інші AI-інструменти
• Знання всього стеку наперед — є час розібратися
• Академічного бекграунду — важливий результат, не диплом

УМОВИ

• Повна зайнятість, гібрид (Київ)
• Бронь при потребі
• Конкурентна ЗП — обговорюємо індивідуально залежно від досвіду
• Робота над реальними системами
• Невелика команда, пряма комунікація, без бюрократії
• Можливість реально впливати на архітектурні рішення

Вимоги:

• 1+рік досвіду у сфері ML / data science / applied AI
• Впевнене володіння Python і бібліотеками (Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow)
• Знання процесу: збір даних > препроцесинг > навчання > валідація > продакшен
• Досвід з хмарними платформами (AWS/GCP/Azure) для тренування та деплою моделей
• Розуміння, як працюють MLOps-практики (MLflow, Docker, CI/CD, Kubernetes) — буде плюсом
• Обов’язково практика в одній або кількох сферах: NLP, комп’ютерний зір, time-series, рекомендаційні системи
• Аналітичне мислення та вміння вирішувати складні технічні задачі
   

Обов’язки:

• Розробка, навчання та впровадження моделей ML і DL
• Підготовка та обробка великих датасетів, побудова дата-пайплайнів
• Співпраця з розробниками, аналітиками й продуктовими командами для впровадження моделей у продукт
• Дослідження нових підходів: тестування, експерименти, A/B, fine-tuning
• Оптимізація моделей за продуктивністю, точністю, швидкістю
• Документування архітектури, експериментів і рішень
   

Умови роботи:

• Графік роботи пн-пт з 09:00—18:00 (офіс),
• Своєчасна виплата заробітної плати,
• Роботу у інноваційній компанії,
• Сучасний офіс.
   

Якщо Вас зацікавила наша вакансія, будь ласка, надсилайте своє резюме, поспілкуємося більш детально.