Jobs Data Science

N-iX is for a Middle Applied Scientist to join our team and improve how customers discover, evaluate, and select content for AI training datasets. You will own scoped scientific projects from problem framing through recommendation, while helping shape broader methods and standards with senior and principal data science colleagues. Working with product and engineering partners, you will turn evaluation results and experimental evidence into improvements to the Data Licensing platform.

This role is well suited to someone who has applied statistical and machine-learning methods in production and is ready to take greater ownership of product-facing scientific work.
 

Our customer is a technology company that powers one of the world's largest two-sided marketplaces for high-quality photos, illustrations, videos and music used by individuals, businesses, marketing agencies and media organizations of all sizes. In this role, you will be working with highly motivated and talented data scientists and engineers who are primarily focused on developing next-generation AI/ML systems that transform the way people find content they enjoy.
 

Responsibilities:

• Partner with senior and principal data scientists to improve dataset discovery, qualification, and selection by evaluating and enhancing retrieval, classification, filtering, and ranking approaches
• Develop and apply evaluation and sampling methods to measure dataset relevance, coverage, diversity, composition, and representativeness.
• Evaluate automated dataset-curation workflows, using structured error analysis to assess interpretation, selection quality, and failure modes and recommend improvements.
• Design and analyse experiments using offline evaluation and product telemetry to recommend improvements to curation quality, workflow performance, and customer experience.
   

Requirements:

• 4+ years of commercial experience in data science, applied science, machine learning, or a related field.
• Strong grounding in statistics, experimental design, and quantitative problem-solving.
• Experience evaluating search, recommendation, ranking, and similar machine-learning systems.
• Experience taking experiments from problem framing and metric definition through analysis and recommendation.
• Proficiency in Python and SQL and experience working with large datasets.
• Practical experience applying several relevant techniques, such as sampling, clustering, classification, optimisation, uncertainty estimation, or Bayesian methods.
• Experience using structured error analysis to identify opportunities to improve model or platform performance.
• Strong communication skills and experience working with product and engineering partners.
• Ability to innovate and identify new approaches to improve current practices.
• English level - upper-intermediate or higher
• Working experience AWS and/or GCP

Nice to have:

• Experience with embedding models, semantic search, information retrieval, and multimodal content.
• Experience evaluating LLM-based or agentic workflows.
• Understanding of annotation workflows, from human labelling to model-assisted and VLM-based annotation.
• Experience estimating full-population quality from representative samples.

Mine Marketing works on the connection between advertising, data, and automation. We’re looking for a Technical Data & Automation Specialist to join our team and work closely with leadership on data, automation, system development, troubleshooting, and production operations.


What you will do with us:
- Connect advertising systems with internal data systems
- Build and improve pipelines that handle bulk in real time 
- Dig deep into performance issues and translate data into business decisions 

What we're looking for 🎯
- Hands-on experience with Claude Code and building automations
-High command of SQL: complex queries, optimization, performance thinking 
- Understanding of Data Pipelines, ETL, and Data Processing Processes
- Familiarity with performance metrics: ROI, CPA, CTR and the ability to connect data to decisions
- Analytical, entrepreneurial thinking, and true independence in complex tasks

Significant Advantage
- Experience in production systems in the advertising / performance worlds
- Working with Meta Ads/Google Ads (APIs)
- AWS/GCP experience

What awaits you ✨
- Real data that drives business decisions
- Real technical challenges: scale, reliability, accuracy 
- Lots of ownership and freedom to move things fast


What we offer:
- Opportunities for professional development and personal growth 🚀

- Competitive salary, reasonable and fair working conditions 💵

- A ridiculously awesome team and work environment 🎉

- Training opportunities, including paid courses and webinars 💻

- Remote working conditions 🏠

- Generous PTO and Holidays 🌴

Join us and let's make some social media magic happen! Apply now!

Key responsibilities

• Own end-to-end solution architecture for data, analytics, and AI use cases, with accountability for design quality, security, scalability, supportability, and cost.
• Translate business needs into practical technical designs, target architectures, integration patterns, and delivery-ready implementation guidance.
• Lead by example through hands-on prototyping, architecture reviews, troubleshooting, code/design reviews, and technical support for delivery teams.
• Ensure security, governance, compliance, and operational readiness are built into solutions from design through production deployment.

Must have

• Bachelor's degree in Computer Science, Information Systems, Engineering, or a related field.
• 10+ years of IT experience, including 5+ years in senior solution architecture roles for enterprise data, analytics, and AI platforms.
• 5+ years strong hands-on experience with Azure-based data platforms, including Azure Data Factory, Databricks, data lake architectures, SQL, and dimensional data modeling, with the ability to build practical end-to-end solution designs.
• Strong experience with enterprise security, governance, and compliance, and the ability to work effectively with enterprise architects and guiding or regulatory functions to ensure solutions meet organizational standards and control requirements.
• Enterprise AI enablement experience: designing solutions with Azure OpenAI and retrieval-augmented (RAG) patterns.
• BI/analytics architecture experience with Power BI or a similar enterprise BI technology.

Advantages

• Deep hands-on expertise in Power BI architecture, including semantic models, DAX, Power Query, workspace strategy, governance, performance optimization, and enterprise reporting patterns.
• Experience with Microsoft-first AI platforms and services such as Azure AI Foundry, Copilot Studio, Azure AI Search, Semantic Kernel, Prompt Flow, and enterprise AI governance patterns.
• Experience with Microsoft Fabric, Azure DevOps, GitHub Enterprise, and CI/CD for Data or AI solutions.
• Experience with Microsoft security and governance services such as Microsoft Entra, Purview, and Key Vault.
• Experience in life sciences, pharmaceuticals, or other regulated industries.
• Relevant Microsoft certifications in Azure, Power BI, data, or AI architecture.

Key skills

• Hands-on technical leadership with a clear lead-by-example mindset.
• Strong architecture judgment across data, analytics, AI, integration, security, and non-functional requirements.
• Proven ability to own solution architecture end to end: shape target designs, validate them through prototyping or proof of concept where needed, guide delivery teams through implementation, and provide technical oversight through design reviews and production readiness checks.
• Ability to translate business problems into practical, delivery-ready technical solutions.
• Strong troubleshooting, decision-making, estimation, and risk management capability.
• Comfort working across distributed teams and external suppliers in enterprise delivery environments.
• Excellent communication skills in English, with the ability to drive alignment across architects, delivery teams, business stakeholders, and enterprise control functions.

Core technology stack

• Analytics: Power BI, semantic models, DAX, Power Query, Databricks, enterprise reporting and governance.
• Data platform: Azure Data Factory, Databricks, Azure data lake, SQL, dimensional modeling, ETL/ELT, orchestration.
• AI platform: Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Azure AI Search, Copilot Studio, Semantic Kernel, Prompt Flow.
• Engineering and governance: Azure DevOps, GitHub Enterprise, CI/CD, Microsoft Entra, Purview, Key Vault.
• Optional / advantageous: Microsoft Fabric, Python, data observability and monitoring patterns.

In Competera, we are building a place where optimal pricing decisions can be made easily. We believe that AI technologies will soon drive all challenging decisions and are capable of helping humans be better. We are now looking for a Strong Middle Data Scientist to play a key role in reshaping the way we provide our solutions.

You could be a perfect match for the position if
You want to:

• Analyze retail data to find patterns and derive insights for data-aware pricing strategies.
• Maintain, tune and improve existing models, investigate model performance issues and identify their root causes.
• Design and validate (proof-of-concept) POC for new modeling approaches, challenging existing assumptions when needed.
• Own complex SnD Data science solution implementation for new clients end-to-end: validate business requirements and data, map requirements to existing tools and functionalities, develop and evaluate models and bring the solution into production.
• Research, prototype and evaluate modelling approaches for new domains and challenging cases such as sparse demand, promotions and changing sales patterns.
• Collaborate with Data Scientists, Engineers, Product/Project Managers and domain experts to improve and bring to production new approaches of demand modeling.

You have:

• 3+ years of commercial experience in Data Science/Machine Learning or related field.
• Solid mathematical background preferably in Computer Science, Mathematics, Statistics or another quantitative field.
• Strong knowledge of statistics, classical machine learning, deep learning methods and commonly used forecasting approaches.
• Practical experience with time series forecasting methodologies.
• Proficiency in scientific Python toolkit including NumPy, pandas, scikit-learn, gradient-boosting frameworks such as CatBoost/LightGBM and either Keras/TensorFlow or PyTorch.
• Experience with statistical hypothesis testing and experimental design, including A/B testing.
• Advanced SQL skills for data manipulation and extraction.
• Strong Python skills and experience writing clean, modular, maintainable code for prototyping and performing experiments.
• English sufficient for technical discussions, documentation, and collaboration in international environment (Upper-intermediate and higher level).

Desirable requirements:

• Experience in retail, e-commerce, pricing, revenue management or marketplaces.
• Experience working with large datasets and distributed processing tools such as. Pyspark/Spark/Databricks.

​Soft skills:

• Analytical mindset and critical thinking to solve complex problems.
• Strong ownership: you take responsibility for problems end-to-end, proactively drive them forward and stay accountable for the quality and impact of the final solution
• Agile approach, with the ability to experiment and test hypotheses in a dynamic business environment.
• Business-oriented thinking, capable of translating complex models into clear business insights.
• Curiosity and a drive for continuous learning in the data domain.
• Strong team player, able to collaborate across cross-functional teams.

You’re gonna love it, and here’s why:

• Rich innovative software stack, freedom to choose the best suitable technologies.
• Remote-first ideology: freedom to operate from the home office or any suitable coworking.
• Flexible working hours (we start from 8 to 11 am) and no time tracking systems on.
• Regular performance and compensation reviews.
• Recurrent 1-1s and measurable OKRs.
• In-depth onboarding with a clear success track.
• Competera covers 70% of your training/course fee.
• 20 vacation days, 15 days off, and up to one week of paid Christmas holidays.
• 20 business days of sick leave.
• We reimburse the cost of coworking.

Drive innovations with us. Be a Competerian.

Type: Full-time, remote
Location: EU + CIS + Balkans (citizenship doesn't matter — what matters is current location and the jurisdiction from which access to client servers would occur)
Contract: 12 months, long-term, with potential for extension
Start date: Early September 2026 (ASAP)
Time zone: CET
English: B2 minimum, C1 preferred

About the Role

We're looking for a senior Data Architect to design and modernize an Azure data platform, including the data architecture underpinning GenAI/RAG/Agentic applications. This is an architecture role, not hands-on RAG/ML development — the focus is on how enterprise data and knowledge are ingested, prepared, stored, governed, and made available for retrieval and AI consumption.

Must-Haves

• Azure Cosmos DB — hands-on experience with data modeling, partitioning, indexing, RU/throughput and cost optimization, consistency, Change Feed
• Proven experience designing data platforms supporting GenAI/RAG use cases
• AI-ready data architecture experience
• A real project where the candidate designed or contributed to the data architecture supporting a RAG, GenAI, or Agentic AI application
• Azure Synapse Analytics — depth across workload patterns (Pipelines, Spark, Serverless SQL, Dedicated SQL Pools)
• Azure Databricks
• Azure SQL MI / SQL Server / T-SQL
• Azure Data Lake / Lakehouse architecture
• Azure Functions
• Experience with structured and genuinely unstructured data (documents, PDFs, scans, images, email, free text)
• Metadata/configuration-driven ingestion — reusable, scalable design for onboarding new data sources
• Demonstrated architecture ownership — real decisions made, not just pipeline implementation
• At least 4 years of recent (not dated) hands-on Azure experience
• Must be an Architect by role, not a Data Engineer

What You'll Do

• Take over an existing, problematic data platform, quickly assess it, and deliver both tactical fixes and a longer-term target architecture
• Design a reusable ingestion architecture for heterogeneous sources (databases, APIs, files)
• Make technology-neutral calls on when Databricks/Synapse/ADF are actually needed — and when they're not
• Produce detailed, implementation-ready architecture documentation for engineering teams
• Own data governance, data quality, and incremental processing
• Communicate effectively with both technical and business stakeholders

A Note on GenAI/RAG

You won't be building RAG solutions or AI agents yourself. What's required is experience designing the data architecture around such applications — how enterprise data and knowledge get ingested, processed, indexed, and made available for retrieval and AI consumption (document processing, OCR, chunking, embeddings, vector search, etc.), including where Cosmos DB fits into that picture.

Interview Process

1. Intro call
2. Technical interview (~1 hour)

Be ready to walk through 2–3 concrete project examples using: problem → options considered → your decision → rationale → implementation → result. The focus is less on definitions and more on how you think as an architect and how quickly you can turn a messy existing situation into practical direction for an engineering team.

We are seeking an experienced Senior Data Technology Consultant to join our growing Data & AI practice. This role bridges technology with business value, helping clients harness the power of data to drive transformative business results. You will play a pivotal role in crafting innovative data solutions, supporting sales efforts, and delivering exceptional value to our clients through strategic consulting and technical expertise.

This is an exciting opportunity to work with cutting-edge technologies and make a tangible impact across global industries.

Kindly note that this role supports remote work, but only from within Ukraine.

Responsibilities

• Work closely with sales, delivery, and expert teams to align client needs with data-driven solutions, effectively connecting business challenges to our offerings
• Own the end-to-end presales process, including opportunity qualification, solution design, proposal development, demos, and client presentations
• Lead workshops and meetings with clients to gather business objectives and technical requirements, ensuring alignment between client goals and our solutions
• Architect tailored data solutions, encompassing cloud-native platforms, data integration, advanced analytics, and AI/ML models, to provide actionable business insights
• Develop competitive proposals, pricing models, and value propositions to successfully close opportunities and secure engagements
• Stay updated on emerging trends in Data & Analytics, Cloud, and AI, providing strategic advice to clients and supporting innovation within the practice
• Contribute to the development of reusable solution frameworks, accelerators, and methodologies to drive operational efficiency
• Act as a mentor and knowledge-sharer across the team, supporting skill-building and best practice dissemination

Requirements

• Extensive experience in presales, solution architecture, or consulting, with a focus on Data/AI technologies and related business use cases
• Strong technical knowledge in legacy Data Warehouse platforms (Oracle, DB2, Informatica, SSIS, etc.)
• Good experience in cloud data technologies (AWS, Azure, GCP)
• Experience in modern data platforms (Databricks, Snowflake)
• Familiarity with data science techniques and proficiency in analysis of client needs to align with technical solutions
• Excellent communication and storytelling skills—able to translate complex technical concepts into clear, client-friendly narratives
• Proven track record in engagement with senior stakeholders and delivery of impactful presentations or pitches
• Experience in creation of detailed proposals, RFP responses, and pricing/engagement models for data-related services or projects
• Understanding of strategic consulting principles and the ability to develop future-state recommendations and roadmaps for client success
• Strong organizational, leadership, and project scoping abilities, with a proven ability to manage complex tasks in a fast-paced environment
• Bachelor’s or master’s degree in data science, Computer Science, Business Analytics, or a related field (or equivalent professional experience)
• Excellent English communication skills, with the ability to clearly and effectively explain technical concepts to diverse audiences

We offer/Benefits

With us you can:

• Work on a flexible schedule remotely or from any of our comfortable offices or coworking spaces in Ukraine
• Receive the necessary equipment to perform your work tasks
• Change projects and technology stacks within EPAM
• Gain experience in various business domains (Insurance, E-commerce, Healthcare, Finance, Travelling, Media, Artificial Intelligence, and more)
• Relocation opportunities may be available for eligible candidates, depending on the role and openings at other EPAM locations
• Participate in volunteer, charity programs and communities (both technical and interest-based)

We focus on your professional growth:

• You can plan your individual career path together with your manager
• Receive regular feedback from colleagues
• Improve your English for free with certified teachers (Speaking Clubs, client interview preparation courses, etc.)
• Get the opportunity to undergo free training and certification in AWS, GCP, or Azure Clouds
• Use the internal E-learn training program (18,200+ specialized training and mentoring programs)
• Access corporate accounts on LinkedIn Learning, Get Abstract and other partner resources
• Study at EPAM Solution Architecture School with the instructors who are practicing architects
• Develop as a leader, join Delivery Management, Resource Management, Leadership Essentials school and more
• Participate in internal communities (500+ meetups, technical discussions, brainstorming sessions, online events and conferences annually)

What we offer:

• Vacation and sick leave (including a sick leave without a medical certificate)
• A wide range of Voluntary Medical Insurance programs providing both medical treatment and various preventive options (including sports activities)
• Medical insurance for family members at corporate rates
• Company support during significant life events (childbirth or adoption, marriage, etc.)
• Support for psychological comfort: discounts on services from mental health specialists or coaches, thematic training
• E-kids program — a free programming language training program for EPAMers’ children

Kindly be advised that the set of benefits, including learning, certification, and other opportunities, may vary depending on the role you apply for. Our recruiter will be able to share more details about the specific opportunity during your general interview.

We are looking for an experienced and product-minded Lead Data Scientist to drive the evolution of our Data Science function, shape the technical vision, and guide a high-impact team working at the intersection of research and production. This is a unique opportunity to influence strategy, lead cross-functional teams, and build ML solutions that directly power mission-critical business decisions

What You Will Do

• Define and own the Data Science strategy, ensuring alignment with business goals and long-term product vision.
• Shape and maintain the technical roadmap based on business priorities, team capacity, and company growth.
• Scale the Data Science function as the organization expands, designing team structure and hiring profiles.
• Lead, hire, and mentor a cross-functional team of Data Scientists while fostering a strong R&D culture built on rigor and measurable impact.
• Manage resources across both Delivery (S&D) and Research (R&D) squads, ensuring clarity and productivity.
• Act as the bridge between R&D and Delivery: translate business needs into research tasks and adapt prototypes into production-ready solutions.
• Architect client solutions by selecting appropriate models, algorithms, and assortment strategies using our ML stack.
• Serve as the quality gatekeeper: review code, validate A/B test designs, and ensure all work meets the team’s Definition of Done (DoD).
• Drive key DS metrics such as research-to-production time, experiment velocity, and recommendation quality.
• Communicate insights clearly to product managers, engineers, clients, and stakeholders, aligning expectations and next steps.
• Represent the company’s technological excellence to investors and partners during high-stakes due diligence.
• Collaborate with clients' Data Science and Analytics teams (including PhDs), explaining methodology, assumptions, and results with confidence.
• Translate complex model outputs into concise, business-oriented presentations for executives and decision-makers.
• Support the sales and pre-sales process by building compelling technical narratives and showcasing ML capabilities.

• Stay hands-on when needed — from debugging critical delivery issues to prototyping new models or designing experiments.

   

What You Have

• 5+ years of experience in Data Science or a related field, with a strong record of delivering production value.
• Strong Python and SQL proficiency, with clean and modular coding practices.
• Hands-on experience with Databricks and Apache Spark.
• Familiarity with Data Mesh principles and collaboration workflows with data engineering teams.
• Solid mathematical foundation, ideally within a Computer Science–related discipline.
• Expertise in scientific Python tools: NumPy, pandas, scikit-learn, and either TensorFlow/Keras or PyTorch.
• Deep understanding of statistical methods and A/B testing frameworks.
• Experience with Time Series Forecasting approaches.
• 3+ years working with tabular and mixed (multimodal) data.
• Bonus: experience in Causal Inference and ecommerce/retail domains.

• Upper-intermediate or higher English proficiency and excellent public speaking skills.

   

Soft Skills

• A strong focus on business impact — understanding not only how the model works but why it matters.
• Ability to translate complex concepts into simple explanations for non-technical stakeholders.
• Professional communication with highly technical client teams, including PhD-level experts.
• Ownership of data requirements, integration workflows, and validation processes.
• Comfort with experimentation, iteration, and decision-making in a dynamic environment.
• Proactivity: contribute DS-driven ideas to the Product Backlog and influence roadmap direction.
• Creative thinking and a pragmatic approach to solving complex technical and product challenges.

• Curiosity, eagerness to learn, and a strong entrepreneurial mindset.

   

You Will Love Working With Us Because

• Innovative ML stack with freedom to choose the best tools and approaches.
• Remote-first culture with the flexibility to work from anywhere.
• Flexible working hours (start between 8–11 AM), no time tracking.
• Regular performance reviews and clear OKR structure.
• In-depth onboarding with transparent success milestones.
• We cover 70% of your training or course fees.
• 20 vacation days, 15 days off, and an additional week of paid Christmas holidays.
• 20 business days of paid sick leave.
• Partial medical insurance coverage.

In Competera, we are building a place where optimal pricing decisions can be made easily. We believe that AI technologies will soon drive all challenging decisions and are capable of helping humans be better.

We are now looking for a hands-on Leader who can bridge the gap between advanced research and real-world product delivery. You will be the technical anchor for two streams: S&D (Service & Delivery), ensuring our clients get robust, profitable pricing recommendations, and R&D (Research & Development), guiding the strategy for next-gen algorithms.

What you will do

• Have clear vision and own the strategy of Data Science in the organization.
• Shape the technical roadmap based on business needs, team capacity, and long-term strategy.
• Gradually scale data science function with company growth. 
• Define the hiring profile, lead and mentor a cross-functional team of Data Scientists, and cultivate a high-performing R&D culture focused on scientific rigor and measurable business impact.
• Manage resources across both Delivery (S&D) and Research (R&D) squads.
• Act as the main bridge between R&D and S&D: translate business requirements into research tasks, and help the team adapt complex prototypes into stable, production-ready solutions.
• Architect client solutions by selecting the right models and assortment strategies to solve specific business problems using our existing stack.
• Serve as the quality gatekeeper for the team, conducting code reviews, verifying A/B test designs, and ensuring the team hits their Definition of Done (DoD).
• Drive key DS metrics such as research-to-production time, experiment velocity, and the overall quality of price recommendations.
• Communicate clearly with product managers, engineers, and occasionally clients to explain DS trade-offs, present results, and align on next steps.
• Confidently represent the company's technological expertise to investors and partners. You will clearly articulate the Data Science strategy, the core algorithms' defensibility, and the technical roadmap during high-stakes due diligence processes.
• Engage directly with customers' Data Science and Analytics teams (including PhD-level experts). You must be able to confidently explain our methodology, model assumptions, performance results, and address their most technical questions, serving as a critical differentiator during sales and pilot phases.
• Present complex model results, performance metrics, and strategic trade-offs to key stakeholders in a clear, concise, and business-focused manner.
• Support the sales and pre-sales process by building compelling technical narratives that demonstrate our value proposition and deep expertise in the pricing domain.
• Stay hands-on: dive into code and architecture when needed - whether it's designing a new experiment, fixing a critical issue in the delivery pipeline, or prototyping a new idea.

What you have

• 5+ years of experience in Data Science or a related field with a focus on delivering value to production.
• Strong Python and SQL skills, capable of writing modular and readable code for experiments and prototypes.
• Familiarity Databricks data platform and Apache Spark.
• General familiarity with Data Mesh approach and ability to leverage its best practices in collaboration with data engineers.
• Solid mathematical background, preferably in a Computer Science-related field.
• Proficiency in the scientific Python toolkit, including NumPy, pandas, scikit-learn, and either Keras/TensorFlow or PyTorch.
• Deep understanding of statistical testing methodologies, specifically A/B testing design.
• Familiarity with Time Series Forecasting approaches.
• At least 3 years of experience working with tabular and mixed (multimodal) data.
• Expertise in Causal Inference and background in Ecommerce/Retail are strong pluses.
• Upper-intermediate or higher level of English and strong public speaking skills.

Soft skills 

• You care not only about how the model works mathematically but what value it brings to the user and the business.
• Able to translate complex technical concepts into simple business language for stakeholders.
• Able to professionally and clearly communicate with PhD scientists on customer side during the sales process, pilot and rollout.
• Able to own data requirements and build efficient processes to support integration and data engineering with outlining data integration and validation requirements.
• Ready to experiment, pivot, and make data-driven decisions in a dynamic business environment.
• Proactively contribute ideas to the Product Backlog with ideas based on technical knowledge and capabilities.
• Be able to think outside of the box and find simple and elegant solutions to complex problems, including technical, product and processes-related ones.
• Curiosity and a drive to continuously learn within the domain.
• Have a truly entrepreneurial mindset.

You’re gonna love it, and here’s why:

• Rich innovative software stack, freedom to choose the best suitable technologies.
• Remote-first ideology: freedom to operate from the home office or any suitable coworking.
• Flexible working hours (we start from 8 to 11 am) and no time tracking systems on.
• Regular performance and compensation reviews.
• Recurrent 1-1s and measurable OKRs.
• In-depth onboarding with a clear success track.
• Competera covers 70% of your training/course fee.
• 20 vacation days, 15 days off, and up to one week of paid Christmas holidays.
• 20 business days of sick leave.
• We reimburse the cost of coworking.

Drive innovations with us. Be a Competerian.

We are looking for a Principal Backend & Data Architect to own the architecture of a complex data-intensive product from the ground up.

This is a hands-on technical leadership role for someone who has designed production-grade platforms where data modelling, versioning, traceability, permissions and long-term architectural decisions are critical.

What you will own

• Core backend and data architecture
• Domain and data modelling
• Versioned and temporal data structures
• Data provenance, lineage and historical recomputation
• Multi-tenant architecture and data isolation
• Permission models including RBAC / ABAC
• Auditability and traceability
• Computation and semantic layers
• Technical standards and architecture documentation
• Technical leadership and review of backend implementation

What we are looking for

• 8+ years of backend/software engineering experience
• Proven experience architecting complex, data-heavy production systems
• Excellent system design and data modelling skills
• Strong PostgreSQL / SQL expertise
• Experience with distributed systems, queues, background processing and APIs
• Experience with temporal, versioned or event-driven architectures
• Strong understanding of multi-tenancy, authorization and data security
• Ability to make architecture decisions and remain hands-on during implementation
• Experience leading senior engineers technically

Strong advantage

Experience with regulated or sensitive data, healthcare, fintech, insurance, IoT, analytics or decision-support platforms.

This is not a pure management or solution-architecture role. We are looking for someone who can design the foundation, challenge assumptions and stay close to implementation.

We are looking for a highly skilled Senior Data Scientist to join our team.  As a Senior Data Scientist, you will be responsible for designing and implementing advanced data models, analyzing complex business problems, and developing solutions that help optimize sales, marketing, pricing, and overall commercial performance in a leading American publishing house.

The role will contribute to the transition from primarily descriptive analytics toward more advanced, data-driven decision making.

Skills & Experience

• Bachelor’s or Master’s degree in Data Science, Computer Science, Engineering, Statistics, Mathematics, or a related field;
• 5+ years of experience in data science roles;
• Strong experience applying data science and machine learning to business problems, ideally in areas such as sales, marketing, customer behavior, demand forecasting, or pricing optimization;
• Proficient in Python and SQL for data analysis, scripting, and machine learning;
• Proficient in using agentic coding tools like Claude Code, Codex, Cursor
• Experience with SciKit-learn, Pytorch, and similar machine learning frameworks for building and deploying machine learning models;
• Experience working with modern data warehouses/lakehouses like Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift
• Strong analytical and problem-solving skills, with the ability to translate ambiguous business problems into data-driven solutions;
• Ability to work independently and collaborate with business and technical stakeholders;
• Fluent in English and excellent communication skills.

Nice to have: 

• Strong background in data science, with extensive experience in leveraging advanced analytics and machine learning to drive data-driven business decisions.

Responsibilities

• Design, develop, and implement advanced data models and machine learning algorithms to solve complex problems in the publishing domain, like author discovery;
• Analyze sales, marketing, customer, product, and pricing data to identify opportunities and support business decisions;
• Develop data-driven approaches to areas such as demand forecasting, customer behavior, sales optimization, marketing effectiveness, and pricing;
• Work with business stakeholders to understand broad or ambiguous business challenges and translate them into analytical and machine learning solutions;
• Collaborate with cross-functional teams to understand data requirements and deliver actionable insights and recommendations;
• Build and maintain scalable data pipelines using technologies such as Snowflake, and DBT;
• Leverage Python and SQL for data analysis, model development, experimentation, and automation;
• Utilize SciKit-learn, Pytorch and similar frameworks for developing and deploying machine learning models;
• Help evolve the organization from descriptive analytics toward predictive and prescriptive analytics and data-driven decision making;
• Stay current with emerging trends and technologies in data science and machine learning.

Привіт! Ми SpaceCrew Finance Group🚀

Міжнародна fintech-група, яка створює технологічні продукти у сфері фінансів, data science та digital solutions. Уже багато років ми розвиваємо власну екосистему сервісів, об'єднуючи сильних людей, сучасні технології та культуру, в якій хочеться залишатися надовго.

Ми самі створюємо й розвиваємо свої продукти: 

• власні CRM та digital-платформи 
• backend, frontend та mobile development 
• Data Science Lab та автоматизовані risk-моделі 
• сучасні рішення для верифікації, скорингу та antifraud

Тут можна не просто виконувати задачі, а реально впливати на продукт, який працює на міжнародних ринках.

Що на тебе чекає на цій позиції:

Ми шукаємо сильного Head of Data Science, який стане ключовим експертом Data Science у роботі з нашими міжнародними ринками.

Це не позиція, де потрібно просто отримувати задачі та реалізовувати їх за готовим планом.

Нам потрібна автономна людина з сильним досвідом у credit scoring та lending, яка добре розуміє міжнародні ринки, самостійно визначає підходи до вирішення задач і може повністю вести напрям від бізнес-запиту до впровадженого рішення.

Що буде у твоїй зоні відповідальності:

• Самостійно визначати напрям розвитку Data Science та управління кредитними ризиками на міжнародних ринках, формувати підходи й процеси та відповідати за їхню ефективність;
• Формувати та вдосконалювати стратегію управління кредитними ризиками з урахуванням специфіки різних країн, кредитних продуктів і бізнес-цілей;
• Визначати підходи до розробки та застосування ML-моделей для credit scoring, прогнозування повернення позик і оцінювання кредитного ризику;
• Аналізувати кредитні портфелі, поведінку клієнтів і результати кредитування, знаходити можливості для оптимізації кредитної стратегії та покращення бізнес-показників;
• Оптимізувати кредитну політику, правила схвалення заявок і скорингові пороги, забезпечуючи баланс між рівнем схвалення, кредитними втратами та прибутковістю портфеля;
• Визначати підходи до вирішення бізнес-задач: від формування гіпотез і визначення необхідних даних до вибору методології, впровадження рішень та оцінювання їхнього впливу на бізнес;
• Забезпечувати ефективну взаємодію між командами Data Science, Risk, Product та Engineering для реалізації рішень у сфері кредитного ризику;
• Приймати ключові методологічні й технічні рішення щодо побудови, впровадження та розвитку моделей оцінювання кредитного ризику;
• Забезпечувати якість, валідацію, моніторинг і постійне вдосконалення моделей, а також оцінювати їхній вплив на результати кредитування;
• Координувати розробку та впровадження production-рішень і data-сервісів спільно з технічними командами;
• Визначати стандарти роботи з моделями, брати участь у code review та сприяти розвитку експертизи команди Data Science;
• Виступати ключовим експертом у складних питаннях Credit Risk і Data Science, обґрунтовувати рішення перед бізнесом та допомагати команді визначати пріоритети;
• Брати участь у формуванні команди: оцінювати професійний рівень кандидатів, проводити технічні співбесіди та сприяти розвитку фахівців.

Що для нас критично важливо:

• 5+ років комерційного досвіду в Data Science;
• Глибокий практичний досвід у credit scoring / credit risk / lending / fintech;
• Досвід побудови та впровадження ML-моделей у production;
• Впевнене знання Python та сильні навички написання production-коду;
• Досвід роботи з міжнародними ринками та розуміння того, що одна й та сама модель не завжди працює однаково в різних країнах;
• Розуміння специфіки кредитного бізнесу та факторів, які впливають на ризик і повернення позики.
• Здатність самостійно пройти весь шлях: бізнес-проблема → гіпотеза → дані → модель → production → оцінка результату → оптимізація;
• Досвід роботи в умовах високої автономності та здатність самостійно визначати пріоритети;
• Сильне аналітичне мислення та здатність вирішувати нетривіальні задачі;
• Готовність бути не просто виконавцем, а експертом, який впливає на рішення та результат бізнесу.

Буде великим плюсом:

• Досвід роботи з кількома міжнародними географіями;
• Розуміння специфіки lending у emerging markets;
• Досвід роботи з альтернативними джерелами даних у credit scoring;
• Досвід у consumer lending / short-term lending / BNPL / digital lending;
• Досвід технічного наставництва Data Science-команди.

Кого ми точно шукаємо:

Нам потрібна людина, якій можна сказати:

«Ось ринок, ось бізнес-задача і ось результат, якого ми хочемо досягти. Далі - твоя зона відповідальності».

Ти маєш бути здатним самостійно розібратися в проблемі, запропонувати рішення, обґрунтувати його для бізнесу, реалізувати та довести до результату.

Це роль для сильного individual contributor, який уже працює на рівні експерта і готовий фактично виконувати функцію Data Science Lead у своєму напрямі.

Як проходить знайомство?

1 етап — online-зустріч з рекрутером (30 хв);

2 етап — знайомство з технічним експертомм (60 хв);

3 етап — знайомство з майбутнім керівником (60 хв).

Якщо тобі близькі технології, здорова команда, розвиток та компанія, де твій вплив дійсно має значення - будемо раді познайомитися. 

Щоб дізнатися більше про SpaceCrew Finance і відчути нашу атмосферу — переходь за посиланням!

Instagram команди

Наш клієнт - один із провідних банків України, який поєднує багаторічну експертизу у фінансовій сфері із сучасними технологіями та data-driven підходом. Компанія розвиває цифрові продукти, інвестує в інновації та створює відкрите й інклюзивне середовище для професійного розвитку.

На цій посаді ви працюватимете з даними на всіх етапах - від визначення вимог і контролю якості до побудови моделей та перевірки їхньої цінності для бізнесу.

Роль поєднує машинне навчання, програмування та взаємодію з бізнес-командами. Ви досліджуватимете нові напрями, створюватимете моделі й прототипи, тестуватимете їх у реальних умовах та допомагатимете перетворювати дані на практичні рішення.

Вимоги:

• Повна вища освіта (магістр, спеціаліст)
• 2–4 роки в досвіду у Data Science / Machine Learning / Advanced Analytics / AI.  
• Практичний досвід роботи з корпоративним аналізом даних, побудовою та оцінкою предиктивних та аналітичних моделей. 
• Розуміння основних ML-підходів: classification, regression, clustering, anomaly detection, model evaluation. 
• Базове або практичне розуміння сучасних applied AI підходів, зокрема роботи з мовними моделями, OCR, RAG підходами буде суттєвою перевагою.
• Розуміння підходів до вибору моделей, оцінювання якості, компромісів між accuracy / latency / cost, а також доцільності fine-tuning, prompt engineering, RAG або rule-based post-processing для прикладних бізнес-сценаріїв. 
• Здатність працювати в структурованому середовищі з документацією, версіонуванням, відтворюваністю результатів та командною взаємодією.  
• Досвід роботи у банку або fintech буде перевагою. 

Задачі:

• Аналізувати бізнес-задачі та трансформувати їх у формалізовані data science / machine learning / AI завдання визначеними метриками якості  
• Виконувати повний цикл розробки моделей: data preparation, feature engineering, model training, validation, tuning, model selection, evaluation, передання у експлуатацію (prod)  
• Брати участь у lifecycle супроводі моделей, включно з monitoring, retraining / recalibration, change management та аналізом деградації. 
• Підтримувати explainability / interpretability та представляти результати у формі, придатній для бізнес-користувачів 
• Брати участь у документуванні логіки моделі, джерел і правил підготовки даних, ключових припущень, обмежень, метрик якості, результатів валідації та вимог до подальшого супроводу, формуючи пакет артефактів (governance, model risk review, audit trail та production support.) 
• Брати участь у підтримці ML стеку платформі Cloudera CML + H2O-3. 
• Працювати з прикладними AI-компонентами та сервісами на базі open source і Azure для реалізації задач, пов’язаних з обробкою тексту, документів, чат-ботів, мовлення та інших RAG-інтенсивних сценаріях. 
• Брати участь у побудові та оцінюванні рішень на базі LLM, RAG, OCR, перекладачів, SST/TTS. 
• Проводити експерименти з prompt-based, retrieval-based та fine-tuning / adaptation підходами, оцінювати їхню доцільність, якість, ризики та готовність до prod використання. 

Компанія пропонує:

• Офіційне працевлаштування;
• Конкурентну заробітну плату;
• Щорічний перегляд компенсації відповідно до результатів роботи;
• Медичне страхування та страхування життя, повністю оплачені компанією;
• 25 днів щорічної відпустки та додаткові дні відпустки;
• Професійне навчання у напрямах Data, SQL, BI, Agile, бізнес-аналітики та інших;
• Індивідуальний план розвитку за підтримки керівника або ментора

ПриватБанк - найбільший банк України та один з найбільш інноваційних банків світу. Він займає лідируючі позиції за всіма фінансовими показниками в галузі та становить близько чверті банківської системи країни.

Ми шукаємо досвідченого Data Quality Issue Manager, який прагне працювати в динамічному середовищі та розділяє цінності взаємної довіри, відкритості та ініціативності.

Ми прагнемо знайти цілеспрямованого професіонала, який вміє працювати в режимі багатозадачності, володіє знаннями дата аналітика, бізнес аналітика, орієнтованого на якість та результат.

Напрямок діяльності: команда займається побудовою сучасних процесів забезпечення та контролю якості даних для підвищення ефективності прийняття управлінських рішень та покращення якості цифрових послуг

Кваліфікаційні вимоги:

• Вища освіта
• Досвід роботи у банківській сфері
• +3 роки досвіду роботи з даними
• Аналітичні здібності
• Навички роботи з великими масивами даних
• Розуміння принципів побудови та описання бізнес-процесів
• Високий рівень самоорганізації, ініціативності, тайм-менеджменту
• Знання SQL (читання скриптів, перевірка налаштувань)
• Сильні комунікативні навички та вміння ефективно взаємодіяти з технічними та бізнес-командами.

Професійні обов'язки

• Відпрацювання інцидентів з інформацією про появу некоректних (підозрілих) даних
• Перевірка джерел появи даних і визначення масовості проблем з даними
• Ініціювання коригування даних по не масовим проблемам
• Ініціювання завдань для змін у процесах, які сприяють появі нових інцидентів по DQ-показникам
• Участь у проєктах та вирішення комплексних проблем, що виявляються в межах DQ процесів пов’язаних з покращенням якості даних у різних доменах Банку
• Забезпечення та гарантія якості корпоративних даних (зібраних, що зберігаються та використовуються)

Своїм співробітникам ми пропонуємо

• Роботу в найбільшому та інноваційному банку України
• Офіційне працевлаштування та 24 календарних дні відпустки
• Компенсацію лікарняних
• Медичне страхування 
• Конкурентну заробітну плату
• Бонуси, премію відповідно до політики компанії
• Корпоративне навчання
• Сучасний комфортний офіс
• Цікаві проєкти, амбіційні задачі та динамічний розвиток
• Корпоративну фінансову допомогу у критичних ситуаціях
• Дружній професійний колектив та сильну команду
• Можливість віддаленого формату роботи

ПриватБанк відкритий до підтримки та працевлаштування ветеранів i ветеранок, а також людей з інвалідністю.

Для нас неприйнятною є дискримінація через стан здоров’я та фізичні можливості, вік, расову чи етнічну належність, стать і сімейний стан.

Ми готові навчати ветеранів та кандидатів з інвалідністю без досвіду роботи в банківській сфері.

ПРО ПОЗИЦІЮ

Вимоги:

• Досвід DS/MLE від 1 року
• Математичний бекграунд: вища математична освіта (КПІ ІПСА, МехМат Шевченко тощо), бажано олімпіадний досвід
• Глибокі знання алгоритмів і структур даних, глибоке розуміння ООП, глибокі теоретичні та практичні знання машинного та глибокого навчання
• Практичний досвід вирішення NLP та Tabular Data ML задач
• Високий рівень володіння Python, включаючи досвід роботи з бібліотеками машинного навчання і володіння принаймні одним із фреймворків глибокого навчання (Tensorflow, Keras, PyTorch)
• Вміння писати чистий, підтримуваний та ефективний код, готовий до production
• Вміння трансформувати бізнес-вимоги у технічні завдання для ML-рішень
• Досвід feature engineering
• Досвід роботи з Git та Docker
• Досвід роботи з базами даних (SQL/NoSQL) для отримання та підготовки даних для моделей

Буде плюсом:

• Досвід вирішення CV завдань
• Досвід успішних виступів на хакатонах/Kaggle
• Досвід роботи з Airflow на рівні запуску та моніторингу завдань
• Розуміння принципів паралелізму в Python та досвід роботи з відповідними бібліотеками

Приклади задач:

• Підвищення точності поточних CV, NLP та інших моделей
• Розробка нових моделей з нуля: від R&D та feature engineering до валідації
• Аналіз великих обсягів даних для пошуку інсайтів та формулювання гіпотез для моделювання

Шукаємо Head of MDM & Data Architecture, який стане власником платформи. Ця людина відповідатиме за архітектуру та інтеграції, запустить перші домени (номенклатура й контрагенти) і масштабує рішення на всі 10. Це не короткий проєкт. Це можливість створити й розвивати ключову data-платформу компанії, впливати на вибір рішення і працювати разом із командами Data, IT, AI та бізнесу. 

Обов’язки: 

Управління MDM-системою (System Owner) 

- Управління повним життєвим циклом MDM-системи: від вимог до промислової експлуатації та розвитку. 

- Визначення цільової архітектури MDM і її узгодження з корпоративною архітектурою. 

- Формування дорожньої карти розвитку системи, планування та контроль бюджету. 

- Управління доступами, ролями та безпекою даних у системі. 

- Забезпечення безперервної роботи системи та дотримання SLA. 
 

Управління майстер-даними 

- Проєктування та розвиток моделей даних довідників. 

- Забезпечення гнучкої зміни структури довідників. 

- Налаштування та розвиток процесів (WorkFlow) створення і зміни записів. 

Завантаження даних та Golden Records 

- Організація масового завантаження і оновлення даних (ETL). 

- Забезпечення перевірки даних до завантаження та контролю помилок. 

- Визначення правил формування Golden Record (match & merge, survivorship). 

- Визначення правил поширення еталонних даних у компанії. 

Інтеграція 

- Участь у побудові централізованої інтеграції MDM через єдину шину замість обміну «точка-точка». 

- Підключення нових систем-споживачів і джерел даних (ERP, TMS, PLM, HR, EntraID тощо). 

- Контроль стабільності обміну даними між системами. 

Управління командою та підрядниками 

- Керівництво відділом: постановка задач, розподіл ресурсів, розвиток компетенцій. 

- Координація роботи вендора, інтегратора та внутрішніх розробників. 

- Приймання робіт та контроль якості і термінів. 

- Впровадження та розвиток 

- Організація тестування (функціонального, інтеграційного, UAT). 

- Навчання користувачів і data stewards, підготовка інструкцій. 

- Запуск і тиражування системи. 

Кого ми шукаємо: 

- Від 5 років досвіду в управлінні даними або впровадженні корпоративних систем. З них від 2–3 років саме в MDM. 

- Підтверджений досвід хоча б одного повного проєкту впровадження MDM, від вимог до промислової експлуатації. Підходить власна розробка або платформа: Semarchy, Informatica MDM, TIBCO, IBM MDM, Profisee, CluedIn, Stibo STEP, SAP MDG, Reltio, Ataccama тощо. 

- Розуміння архітектури MDM: стилі впровадження (registry, consolidation, coexistence, centralized), моделювання даних, match & merge, survivorship, Golden Record, data stewardship. 

- Розуміння інтеграційних підходів (ESB, REST/SOAP API, брокери на кшталт Kafka або RabbitMQ) і ETL-інструментів. 

- Впевнене знання SQL і реляційних БД. 

- Досвід роботи з вендорами та інтеграторами: постановка задач, приймання робіт, контроль SLA. 

- Досвід керування командою або проєктною командою. 

- Англійська від B2: документація, комунікація з вендором. 

Випробувальний термін 3 місяці за цей час: 

Перші 3 міс.  

1) Kick-off проєкту (старт орієнтовно в середині грудня), розроблений план впровадження, якісний старт впровадження MDM.  

2) Налагоджена ефективна робота з інтегратором / провайдером сервісу. 

 
6–12 місяців  

Базове впровадження MDM-системи, налаштування конфігурацій під специфічні бізнес-процеси по довідниках. Перші впровадження: номенклатура та контрагенти.  

Далі  

Тиражування на решту доменів, підтримка й розвиток системи, зростання команди.  

Відгукується? Надсилайте резюме, із задоволенням познайомимося!