Jobs Data Science

Domain: iGaming / Gambling
Format: Product company
Experience: 5+ years

About the Company

We are an international product company operating in the gambling sector. Our platform delivers real-time personalization for casino and sportsbook products using advanced machine learning. The solution processes live behavioral, transactional, and contextual data to improve player engagement, retention, and overall performance for operators worldwide.

Our focus is on building production-grade ML systems that directly influence what users see in real time — from game recommendations to personalized content and promotions.

Role Overview

We are looking for a Senior Data Scientist to join a product-focused team working on real-time personalization and recommendation systems for iGaming platforms.

This is a hands-on role that combines modeling, experimentation, and close collaboration with engineering and product teams in a high-load, real-time production environment.

Main Responsibilities

• Develop ML-driven features for casino products using supervised learning (regression, ranking, classification)
• Maintain and improve existing recommendation systems in production
• Enhance models using gradient boosting and other supervised approaches
• Perform data cleaning, preprocessing, and feature engineering
• Design and maintain pre- and post-processing workflows
• Optimize training and inference pipelines for performance and reliability
• Integrate ML models into Airflow pipelines in a multi-tenant environment
• Adapt and configure the solution for different clients (tenants)
• Collaborate closely with product and engineering teams on experimentation and feature delivery

As Part of the Team You Will

• Work cross-functionally with data scientists, engineers, product owners, designers, and researchers
• Analyze large-scale datasets to extract insights for product and business decisions
• Propose, implement, and evaluate ML approaches to solve real business problems
• Support and evolve a recommendation solution used across multiple tenants
• Influence product strategy through research, experimentation, and data-driven insights into user behavior

Experience & Education

• 5+ years of professional experience in data science
• Degree in a quantitative field (Mathematics, Statistics, Computer Science, or similar)

Core Skills

• Strong proficiency in Python and SQL
• Hands-on experience with data processing tools (Pandas, Polars)
• Solid engineering skills for building and maintaining scalable ML systems
• Experience implementing observability in ML pipelines (metrics, logging, alerting)
• Knowledge of Docker and Kubernetes
• Strong analytical mindset with the ability to solve loosely defined problems
• Hands-on experience with supervised ML techniques, including:
  • Regression and ranking models (XGBoost, LightGBM, CatBoost, neural networks)
  • Feature engineering and model evaluation (AUC, NDCG, MSE, uplift metrics)
  • Personalization or recommendation systems
• Proven experience deploying ML models to production (near real-time or batch)
• Solid understanding of statistical methods (A/B testing, significance testing)

Nice to Have

• Production experience with large-scale recommendation systems
• Experience with Airflow, Valkey/Redis, FastAPI in production
• Familiarity with contextual bandits or reinforcement learning
• Experience with AutoML tools

Who we are:

Adaptiq is a technology hub specializing in building, scaling, and supporting R&D teams for high-end, fast-growing product companies in a wide range of industries.

About the Product:

We deliver an AI-driven video platform that automatically identifies and extracts the most engaging segments from live and on-demand video feeds, generates dynamic teasers and summaries, indexes content for rapid retrieval, and transforms formats (e.g., horizontal to vertical). Our solution serves global media, sports, news, and gaming organizations, processing petabytes of visual data and supporting millions of end users.

Engineers face challenges in computer vision research, big data analytics, and production-grade cloud infrastructure to enable near-real-time processing, seamless scaling, and high-throughput delivery.

About the Role:

As a Senior Algorithms Engineer, you will bridge cutting-edge research and production systems, owning design, implementation, and scaling of advanced computer vision and AI models.

You will invent new approaches using deep learning, large language models (LLMs), and vision-language models (VLMs) and lead end-to-end engineering from prototype to cloud deployment.

Key Responsibilities:

• Design, prototype, and validate computer vision and ML algorithms using PyTorch, TensorFlow, OpenCV and LLM/VLM APIs.
• Analyze multi-terabyte video datasets to identify patterns, perform behavioral analytics, and build predictive models.
• Develop and maintain an Algo-Ops framework for seamless integration, monitoring, debugging, and scaling of algorithms in cloud environments.
• Work closely with DevOps to deploy and scale models in production (no need to own infrastructure).
• Evaluate and integrate emerging video-language and generative AI models (e.g., Gemini, open-source VLMs) into processing pipelines.
• Collaborate with cross-functional teams to translate research prototypes into production-grade features and participate in on-call support when needed.
• Continuously research and adopt new AI tools (Claude Code, Cursor, etc.) to enhance workflows and iterate on model performance.

Required Competence and Skills:

• At least 8 years of professional software development experience. 
• 4+ years of Python experience.
• Expert-level hands-on proficiency with PyTorch and TensorFlow.
• Experience with video processing and computer vision libraries.
• Solid understanding of cloud infrastructure and DevOps basics (AWS, GCP, Bash, Nomad).
• Hands-on experience using AI tools (LLMs/VLMs, agentic workflows).
• Proven ability to analyze large-scale datasets and implement predictive behavioral models.
• Self-starter with strong autonomy to research, lead, and execute complex technical projects end-to-end.
• M.Sc. or higher in Computer Science, Electrical Engineering or equivalent.

Nice to Have:

• Experience integrating models like GPT, Gemini, or open-source VLMs
• Proficiency with big data tools (Spark, Iceberg, PostgreSQL, Elasticsearch, Redis).
• Working knowledge of containerization and orchestration platforms (Docker, Kubernetes, Nomad).

Why Us:

We provide 20 days of vacation leave per calendar year (plus official national holidays of a country you are based in).

We provide full accounting and legal support in all countries we operate.

We utilize a fully remote work model with a powerful workstation and co-working space in case you need it.

We offer a highly competitive package with yearly performance and compensation reviews.

About Us:

Evowill is looking for a Junior Data Scientist who is passionate about data analysis, machine learning, and extracting insights from data, and eager to grow in a supportive and dynamic environment. We offer a clear path: starting with a hands-on internship and transitioning into a commercial project role — 100% of our juniors join real projects.

Requirements:

• Knowledge of Python
• SQL (MySQL / PostgreSQL)
• Basic understanding of Machine Learning (scikit-learn)
• Basic data analysis skills (Pandas, NumPy)
• Solid statistics foundations
• Git, GitHub/GitLab
• English: Intermediate
• Pet projects (data analysis / ML) 
• Fast learner, organized, responsible
  
   

Would be a plus:

• Quantitative Science (Math, physics, statistics) or Engineering with ML or modeling majors (3rd year or higher)
• Experience with statistical or numerical modeling or having participated in data related research teams
  
   

Internship Stage (2 months):

• Full-time, practical learning
• Pet projects, technical interview preparations, and soft skills training
• English Speaking Club
• Senior Developers mentors from Ukraine and Colombia
• Technologies: Core Data Analysis and Modeling, Python libraries, as well as learning to apply modern ML techniques to real-world data.

Project Stage:

• Join commercial projects as a Data Scientist
• Salary from $1000 with regular reviews
• Ongoing mentorship and technical support
• Optional English club and extra tech learning

Progresstech Ukraine is seeking for MATLAB Simulink Engineer. The primary responsibility in this role will be addressing development of airplane systems as well as creative generation of computer models of airplane systems for future airplane design, test, and analysis endeavors.

There are some general directions of our project to support the latest functional systems for Boeing aircrafts:

• Develop, maintain, update, and integrate code using MATLAB Simulink and/or C/C++ representing the mathematical and physics behavior of airplane engineering systems
• Integrate complex software components into fully functional systems
• Develop software verification plans, test procedures and test environments, execute the test procedures and documents test results to ensure software system requirements are met
• Analysis of flight data, data verifying

Basic Qualification:

• At least a bachelor's degree in engineering, computer science, mathematics, physics, etc.
• MATLAB Simulink experience
• Project documentation skills

Preferred Qualification:

• Ability to understand complex airplane systems design, functionality, and architecture
• Non-Software Engineer with the ability to understand/use/learn software languages and development tools
• C/C++ programming experience
• Knowledge of ARINC coding rules
• Technical writing

Almus is looking for a Data Scientist to join our Analytics team and build production-grade machine learning models that directly impact marketing and business performance.

You will work on end-to-end ML solutions, from data and features to deployment and monitoring, focusing on improving LTV prediction quality, optimizing ML-driven costs, and driving key metrics such as LTV, ROAS, retention, and CAC. This is an individual contributor role with strong ownership, close collaboration with Marketing, Product, and Data teams, and a clear focus on real business impact.

Apply to join Almus and take ownership of high-impact data initiatives!

Responsibilities

• Design, develop, and deploy machine learning models to production
• Improve product and business decision-making through data-driven approaches
• Build and evolve end-to-end ML pipelines (data → features → model → inference → monitoring)
• Drive measurable impact on key product and commercial metrics
• Standardize ML approaches within the team (best practices, documentation, reproducibility)
• Provide technical input to the architecture of analytics and ML infrastructure
• Develop and deploy models that drive growth in LTV, ROAS, retention, and CAC
• Influence performance and lifecycle marketing strategy
• Act as a domain expert and collaborate closely with Marketing, Product, and Data Engineering teams

What We Look For

• 3+ years of experience as a Data Scientist / ML Engineer
• Experience working with mobile subscription-based products
• Strong Python skills (production-level code)
• Solid knowledge of classical machine learning algorithms and practical experience applying them
• Experience with feature engineering, model evaluation, and bias–variance trade-offs
• Hands-on experience with marketing models such as LTV, churn, cohort, and funnel modeling
• Experience with attribution, incrementality, and uplift modeling
• Strong SQL skills and experience working with analytical datasets
• Experience with production ML systems and A/B testing

• English level: Intermediate+

   

Nice to have

• Experience with BigQuery
• MLOps experience (Docker, CI/CD, model registres)
• Experience working with performance marketing data (Meta, Google Ads, Adjust)
• Knowledge of causal inference

• Experience with AutoML and Bayesian models

   

We Offer

• Exciting challenges and growth prospects together with an international company
• High decision-making speed and diverse projects
• Flexibility in approaches, no processes for the sake of processes
• Effective and friendly communication at any level
• Highly competitive compensation package that recognizes your expertise and experience, Performance Review practice to exchange feedback and discuss terms of cooperation
• Flexible schedule, opportunity to work in a stylish and comfortable office or remotely
• Respect for work-life balance (holidays, sick days - of course)
• Bright corporate events and gifts for employees
• Additional medical insurance
• Compensation for specialized training and conference attendance
• Restaurant lunches at the company's expense for those working in the office, endless supplies of delicious food all year round
   

PwC is a global network of more than 370,000 professionals in 149 countries that turns challenges into opportunities. We create innovative solutions in audit, consulting, tax and technology, combining knowledge from all over the world.

PwC SDC Lviv, opened in 2018, is part of this global space. It is a place where technology is combined with team spirit, and ambitious ideas find their embodiment in real projects for Central and Eastern Europe.

What do we guarantee?

• Work format: Remote or in a comfortable office in Lviv — you choose.
• Development: Personal development plan, mentoring, English and Polish language courses.
• Stability: Official employment from day one, annual review of salary and career prospects.
• Corporate culture: Events that unite the team and a space where everyone can be themselves.

Join PwC Slovakia as a Junior AI Engineer, where you’ll have the opportunity to grow your skills and contribute to AI and data science solutions for leading global clients. This role is designed for developers and engineers who want to build, integrate, and deploy machine learning systems and data-driven applications. We are looking for candidates who enjoy coding in Python, working with data, and turning ideas into reliable, scalable solutions.

Project you could be involved in:

• Natural Language Data Exploration: Develop dashboards powered by AI for intuitive business data analysis.
• Document Interaction: Design tools enabling seamless interaction with unstructured and structured text documents.
• Knowledge Assistant: Implement ERP transformation with AI-powered tools to resolve employee inquiries efficiently.
• Agricultural Monitoring: Utilize Computer Vision for analyzing satellite imagery on a large scale.
• Automated Reconciliation: Create systems to identify anomalous transactions in accounting ledgers.

What You’ll Do:

• Project Participation: Participate in AI and data science projects from conception to deployment, contributing to solution design and supporting timely delivery of assigned tasks.
• Solution Development: Support the development of AI and ML solutions with a strong focus on Python-based implementation, working across areas such as Large Language Models (LLMs), RAG, classical machine learning and data analysis.
• Learning & Development: Continuously develop technical skills by following AI and data science trends, learning new approaches, and contributing to improvements of existing solutions and processes.

What We’re Looking For:

• Programming Skills (Key Requirement): Solid programming skills in Python (e.g. pandas, numpy, scikit-learn, plotly). Ability to write and understand code is essential. Experience with other programming languages is a plus.
• AI/ML Background: Hands‑on academic, project, or entry‑level experience with machine learning, data science, NLP, Computer Vision, or Generative AI (LLMs, RAG). The focus is on building or implementing solutions, not only using AI tools. Strong foundations in statistics and ML fundamentals are valued.
• Databases: Basic experience with SQL databases; familiarity with NoSQL databases is an advantage.
• Analytical Thinking: Strong analytical mindset with the ability to approach problems logically and creatively.
• Independence & Responsibility: Ability to work independently on assigned tasks and deliver results with guidance when needed.
• Language Skills: Fluent in English (B2 level or higher).

Policy statements:
www.pwc.com/ua/uk/about/privacy.html

We are looking for a Lead Data Scientist who goes beyond building models and actively drives product and business impact. In this role, you’ll combine strong ML expertise, technical leadership, and a product mindset to deliver scalable, high-impact solutions. You will play a key role not only in what we build, but also in how we build it - shaping processes, standards, and delivery efficiency.

Responsibilities

Work closely with product and business teams to translate business challenges into data science solutions and research
Define clear success metrics and KPIs
Turn data insights into actionable recommendations
Ensure models deliver real business impact, not just technical performance
Design, build, and deploy machine learning solutions such as churn prediction, LTV modeling, player segmentation, and uplift modeling, owning the full lifecycle from experimentation to production
Establish and improve team processes, including end-to-end model lifecycle, code quality, documentation, reproducibility, and experimentation frameworks
Improve delivery efficiency by reducing time from idea to production and identifying opportunities to automate analytical workflows using AI and machine learning

Requirements5+ years of experience in Data Science, preferably in tech or gaming
Degree in a quantitative field such as Statistics, Mathematics, Computer Science, or Economics
Analytical mindset with the ability to translate data into business insights
Experience working with large-scale data tools such as BigQuery, Spark, or Hive
Advanced SQL skills
Strong Python skills for data analysis and modeling
Experience with data visualization tools such as Tableau, Power BI, or Python libraries
Understanding of statistics and experimentation including A/B testing, hypothesis testing, and confidence intervals
Familiarity with causal inference techniques and predictive modeling
English level B2+
 

Nice to Have

Experience in iGaming
Understanding of player behavior and slot game mechanics
Strong product mindset with the ability to propose impactful solutions

Benefits

Opportunity to shape meaningful data products and influence business outcomes
25 vacation days, 15 sick days, and birthday leave
Budget for English classes and professional development
Health insurance budget
Remote-friendly culture with a small, high-impact team

Станьте частиною команди, що створює цифрову реальність!

MODUS X — українська ІТ-компанія, команда 650+ інженерів, архітекторів, спеціалістів з безпеки та датасаєнтистів.​ Ми розпочали та продовжуємо супровід цифрової трансформації ДТЕК, яка першою в енергетиці України стала на шлях масштабного діджитал-перетворення. Нині виділились в окрему компанію, щоби ділитися своїм досвідом та експертизою назовні, залишаючись ІТ-опорою для тих, хто несе світло та сприяє відновленню країни.

Шукаємо Middle Scientist, для підсилення Data Science-команди. Який буде долучений до виконання повного циклу проектів — від аналізу даних до запуску моделі у продакшн, працюючи у крос-функціональній команді.

Зони відповідальності:

• Аналіз проблеми та постановка задачі
• Збір, очищення та підготовка даних
• Моделювання та експерименти
• Валідація та пояснення результатів
• Співпраця та комунікація
• Поліпшення процесів та менторство
• R&D та розвиток експертизи

Що ми очікуємо:

• Вміння чітко формулювати задачу та ставити питання
• Вміння подивитись на проблему під іншим кутом зору
• Python (pandas, NumPy, scikit-learn), SQL; впевнена робота з Git.
• Класичні ML-алгоритми (Gradient Boosting — XGBoost/LightGBM/CatBoost, Random Forest, Logistic/Linear Regression, k-NN); знання методів регуляризації, крос-валідації та підбору гіперпараметрів.
• Ймовірнісні розподіли, перевірка гіпотез, A/B-тести, інтепретованість моделей.
• PyTorch або TensorFlow/Keras для задач CV чи NLP; уміння будувати та тренувати моделі з TensorBoard-логуванням.
• MLflow / Weights & Biases, Docker; базове розуміння CI/CD для ML-пайплайнів.
• Практичний досвід у хоча б одній із платформ (AWS, GCP, Azure) для розгортання або тренування моделей.
• Наявність сертифікації по Data&AI
• Вміння незалежно перевіряти вхідні дані та результат
• Автономність
• Комунікабельність

Ми пропонуємо:

• Офіційне працевлаштування
• Kонкурентний рівень заробітної плати та соціальні гарантії
• Корпоративна програма медичного страхування та програма психологічної підтримки співробітників
• Роботу в інноваційному парку Unit City
• Можливості навчання та професійний розвиток (онлайн курси, аудиторні тренінги, майстер-класи, професійні спільноти)

Ми цінуємо ваш інтерес до MODUS X та готовність приймати виклики. Наша команда уважно розглядає всі заявки, і якщо ваша кандидатура відповідає вимогам вакансії, рекрутер обов’язково зв’яжеться з вами впродовж 2 тижнів.

Направляючи резюме на цю вакансію, Ви надаєте згоду ТОВ «МОДУС ІКС» на обробку наданих Вами персональних даних згідно Закону України «Про захист персональних даних». Згода надається в тому числі для їх обробки в зовнішніх системах, з метою супроводження процесу найму.

Lead Data Scientist (Risk / Scoring)
GiniAnalytics

Ми — амбітна команда GiniAnalytics, яка створює нову платформу банківського обслуговування клієнтів. Зараз ми шукаємо Lead Data Scientist, який не лише будує моделі, а й формує підхід до роботи з даними, впливає на продукт та веде команду до результату.

Локація: Україна (або ±1 година)
Зайнятість: повний робочий день

Можливість бронювання

🔹 Роль

Це позиція рівня лідера, який:

• відповідає за напрямок ризикового скорингу
• приймає архітектурні рішення по моделям
• впливає на бізнес-результат через дані
• розвиває команду Data Science

🔹 Обов’язки

• Побудова та розвиток risk scoring моделей (application та behavioral)
• Визначення стратегії використання ML у продукті
• Архітектура та контроль якості моделей (від ідеї до продакшну)
• Управління процесом feature engineering та вибору моделей
• Постановка задач та менторинг Data Scientists / Analysts
• Взаємодія з бізнесом (product, risk, stakeholders) для досягнення KPI
• Інтеграція моделей у бізнес-процеси та системи
• Побудова системи моніторингу моделей (drift, stability, performance)
• Оптимізація моделей під бізнес-метрики (profit, risk, approval rate)
• Ініціація нових data-driven рішень

🔹 Вимоги

• 3–5+ років у Data Science / Risk Modeling
• Досвід побудови скорингових моделей (обов’язково)
• Сильна експертиза в ML та статистиці
• Практичний досвід з:
  • Python (Pandas, Scikit-learn, XGBoost / LightGBM)
  • SQL
• Розуміння:
  • credit risk / PD / LGD / fraud detection
  • feature engineering для фінансових моделей
• Досвід роботи з продакшн-моделями
• Досвід менторингу або технічного лідерства
• Вміння перекладати дані → у бізнес-рішення

🔹 Буде плюсом

• Досвід у fintech / banking
• Робота з великими датасетами (Big Data)
• Досвід A/B тестування моделей
• Розуміння регуляторних вимог (IFRS, Basel)

🔹 Пропонуємо

• Віддалену роботу в сильній команді
• Вплив на продукт і бізнес-рішення
• Можливість побудувати Data Science напрямок "з нуля"
• Швидке професійне зростання
• Гнучкий графік
• Оплачувані лікарняні

💡 Чому ця роль цікава
Це не просто позиція Data Scientist — це можливість:

• впливати на фінансовий результат продукту
• будувати систему скорингу з нуля
• вирости до Head of Data / Chief Data Officer

ПРО ПОЗИЦІЮ

Вимоги:

• Досвід DS/MLE від 2 років
• 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

Команда “Альянс Діджитал”  створює автоматизовані рішення у сфері фінтех. Ми працюємо з даними, продуктами та інженерією, щоб запускати моделі, які впливають на прибуток, ризики та клієнтський досвід. Підтримуємо професійний розвиток, менторство, обмін досвідом і створюємо умови для зростання спеціалістів у команді.

Ми шукаємо Data Scientist (Middle) для задач побудови моделей  (CRM / Антифрод)

Мова та технології

Python  ML Scikit-learn  XGBoost   LightGBM   CatBoost   SQL  Feature Store (Feast)
Fraud / CRM modeling

Твої обов’язки:

Побудова та впровадження моделей для CRM і антифроду (Response/Behaviour + Fraud Detection)

Розробка й продакшн-впровадження ML/гібридних моделей для прогнозування реакції клієнтів на CRM-комунікації (propensity/response/uplift) та виявлення шахрайських і підозрілих активностей у транзакціях/поведінці (fraud scoring/anomaly detection) з формуванням сегментів і тригерних сценаріїв, побудовою фіч із транзакційних/поведінкових/пристроєвих сигналів, доповненням rule-based шарами, а також дизайном і оцінкою інкрементального ефекту через A/B/контрольні групи
Підготовка великих обсягів даних: очищення, трансформація, агрегації, побудова time-window фіч

Оцінка й тюнінг моделей за ML-метриками (ROC, precision/recall, cost-based) та бізнес-KPI з аналізом стабільності/дрейфу

Інтеграція моделей у продакшн-середовище: batch та/або real-time скоринг
Співпраця з аналітиками, CRM/продуктовими командами та risk/fraud-функцією для формування вимог
Узгодження KPI, експериментального дизайну, інтерпретації результатів і рекомендацій для бізнесу

Вимоги:

Вища технічна освіта 
Досвід.  2-3+ роки у Data Science / ML
Практичний досвід побудови CRM response/behaviour моделей або моделей антифрода (бажано — обидва напрями)
Досвід роботи з імбалансними даними, витратами помилок (FP/FN), контрольними групами та вимірюванням ефекту
Python  на високому рівні
ML: scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost
SQL — впевнено (витяг даних, вікна, агрегації, оптимізація запитів)
Досвід з Feature Store (Feast): дизайн сутностей/фіч, offline/online джерела, матеріалізація, backfill, контроль консистентності
Класифікація/ансамблі, anomaly detection, інтерпретація моделей (SHAP/feature importance). Git
Розуміння продакшн-циклу ML: від даних до сервісу
Досвід з API (FastAPI/Flask або аналоги) — буде плюсом
Хмари: AWS/Azure (плюс)

 

Добре мати:

Досвід у rule-based + ML системах (особливо для антифрода)
Розуміння CRM-воронки, сегментації, канальної атрибуції, маркетингових KPI
Досвід із графовими підходами (зв’язки між клієнтами/пристроями/мерчантами) для фрода — плюс
Досвід зі стрімінгом/потоковою обробкою даних (Kafka/Flink тощо) — плюс

Основні обов'язки

• Розробка та впровадження алгоритмів ML/AI моделей 
• Управління повним циклом розробки (End-to-End) - від збору та підготовки даних до вибору архітектури, навчання та валідації
• Створення AI-агентів та ботів 
• Глибокий аналіз даних (взаємодія з Big Data) та перевірка гіпотез, пошук прихованих закономірностей, факторів впливу та генерації рекомендацій щодо поліпшення бізнес-показників 
• Управління життєвим циклом моделей 
• Співпраця з ІТ-командами щодо розбудови вітрин даних у DWH для забезпечення високої якості та консистентності інформації, необхідної для ML-моделей 
• Виконання аналітичних розрахунків та статистичні дослідження на запит керівництва або замовників 
• Безпосередня участь у проєктах пов’язаних з процесами аналізу, доставки та обробки даних й оптимізації існуючих процесів

Основні вимоги

• 1+ рік досвіду роботи у сфері Data Science, Machine Learning
• Досвід успішної розробки та виведення у промислову експлуатацію (deployment) ML-моделей
• Досвід впровадження AI-агентів та роботи з мовними моделями (LLM)
• Досвід роботи з базами даних, опрацювання масивів даних
• Досвід роботи з SQL (вміння писати аналітичні запити, віконні функції та методи оптимізації)
• Володіння основними методами статистичного аналізу
• Знання англійської мови на рівні не нижче Intermediate (В1)

Буде перевагою

• Досвід візуалізації складних наборів даних та результатів моделювання за допомогою Python

Своїм співробітникам ми пропонуємо

• Роботу в найбільшому та інноваційному банку України
• Офіційне працевлаштування та 24+4 календарних дні відпустки
• Компенсацію лікарняних
• Конкурентну заробітну плату
• Бонуси, премія відповідно до політики компанії
• Медичне страхування 
• Корпоративне навчання
• Можливість віддаленого формату роботи
• Корпоративну фінансову допомогу у критичних ситуаціях

Приват Банк — є найбільшим банком України та одним з найбільш інноваційних банків світу. Займає лідируючі позиції за всіма фінансовими показниками в галузі та складає близько чверті всієї банківської системи країни.

Ми шукаємо Middle/Senior Data Scientist, який прагне працювати в динамічному середовищі та розділяє цінності взаємної довіри, відкритості та ініціативності. Ми прагнемо знайти цілеспрямованого професіонала, орієнтованого на якість та результат.

Мета посади: аналіз даних, побудова та впровадження ML моделей. Ми володіємо величезними масивами даних і шукаємо Middle/Senior Data Scientist, який допоможе перетворювати їх на інтелектуальні сервіси за допомогою класичного машинного навчання та сучасних DeepLearning-підходів.

Основні обов'язки:

• End-to-end розробка: проєктування, навчання та впровадження ML/DL моделей (від дослідження до продакшену)
• Класичний ML: робота з табличними даними, EDA, підготовка ознак (feature engineering) та побудова моделей класифікації/регресії
• Deep Learning: створення моделей для роботи з текстом, зображеннями та звуком за потреби бізнесу
• MLOps: контейнеризація моделей (Docker), налаштування моніторингу їх якості та інтеграція через API (FastAPI/Flask)
• Документування: ведення технічної документації та презентація результатів (метрики, бізнес-ефект) стейкхолдерам
   

Основні вимоги:

• Досвід: 1+ рік комерційного досвіду в ролі Data Scientist/ML Engineer (from research to production)
• Робота з даними: просунутий SQL (складні запити, аналітичні функції)
• Досвід роботи з Git, CI/CD, Docker, робота з хмарними платформами (AWS/GCP)
• Досвід роботи з рекомендаційними системами, задачами сегментації, моделями прогнозування
• Стек для ML: глибоке знання Python, Pandas, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM
• Стек для DL: впевнене володіння PyTorch або TensorFlow/Keras
• Математична база: розуміння статистики, теорії ймовірностей та принципів роботи алгоритмів "під капотом". Відмінне розуміння методів машинного навчання та алгоритмів
• Можливість працювати самостійно та з членами команди з різним бекграундом
• Уміння створювати і підтримувати документацію про створені моделі і процеси

Буде перевагою:

• Вміння будувати дашборди в BI-інструментах та змістовні графіки
• Досвід з GenAI та NLP
• Досвід у задачах Computer Vision
• Досвід в інших складних DeepLearning архітектурах

Своїм співробітникам ми пропонуємо:

• Роботу в найбільшому та інноваційному банку України
• Офіційне працевлаштування та 24+4 календарних дні відпустки
• Конкурентну заробітну плату
• Медичне страхування та корпоративний мобільний зв'язок
• Корпоративне навчання
• Сучасний комфортний офіс
• Цікаві проєкти, амбіційні задачі та динамічний розвиток
• Дружній професійний колектив та сильну команду
• Можливість віддаленого формату роботи
• Віддалену роботу або сучасні офіси в Києві, Дніпрі та Львові, оснащені генераторами та Starlink

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.

Якщо ви маєте статус людини з інвалідністю або ветерана, звертайтеся на jobquestions@privatbank.ua. Фахівці ПриватБанку нададуть консультацію і супровід упродовж процесу відбору та після працевлаштування.

Jooble — це глобальна продуктова IT-компанія, що трансформує сферу працевлаштування.

Щомісяця мільйони людей у 66 країнах світу використовують Jooble для пошуку роботи та найму талантів. За цим стоїть команда з понад 300 професіоналів, які поєднують глибоку експертизу в аналітиці, технологіях та роботі з даними, щоб зробити цей процес простішим і ефективнішим.

Сьогодні Jooble входить до ТОП-10 найвідвідуваніших сайтів світу у сегменті Jobs and Employment, підтверджуючи свій глобальний вплив.

Ми шукаємо Machine Learning Engineer, який готовий не просто будувати моделі, а створювати комплексні рішення.

Про команду та культуру:

Наш департамент Data Science складається з команди розробки, команди ai-engineers та двох DS-команд. Ми не працюємо в ізоляції та тісно взаємодіємо з всіма доменами компанії.

Ми є бізнес-орієнтованими, а тому шукаємо можливості, валідуємо гіпотези та створюємо рішення, які приносять реальну цінність користувачам і клієнтам.

Роль Machine Learning Engineer-а у Jooble — це поєднання ML Engineering, аналітики, роботи з Big Data та розробки сервісів. Ти будеш вести задачу від ідеї до продакшну.

У цій ролі ти будеш охоплювати повний життєвий цикл розробки DS/ML рішень:

• Data Engineering: проєктування, розробка та підтримка ефективних і надійних ETL пайплайнів (робота з великими даними, забезпечення якості даних)
• ML Engineering: розробка та покращення моделей ранжування, побудова рекомендаційних систем та вирішення інших ML/DS задач
• Production: розгортання моделей, написання продакшн-коду, підтримка мікросервісів та моніторинг їх роботи. Тісна співпраця з командою DevOps, щоб інтегрувати MLOps CI/CD у продукт.
• Analytics & A/B Testing: дизайн та проведення A/B тестів для перевірки гіпотез, аналіз результатів та пошук інсайтів у даних
• Business Value: проактивний пошук точок росту продукту спільно з бізнес-стейкхолдерами. Перетворення бізнес-проблеми на стабільні та практичні ML/DS рішення з урахуванням вимог продакшену

Ми шукаємо людину, яка має:

• 3+ роки комерційного досвіду на позиції ML Engineer/ Data Scientist
• Мови програмування: впевнене володіння Python та глибокі знання стеку ML (sklearn, numpy, pandas, xgboost, tensorflow, etc), написання чистого та підтримуваного коду. Розуміння того, що таке ООП і шаблони проєктування
• ML & Math: розуміння класичних алгоритмів ML, статистики та теорії ймовірностей
• Databases & SQL: досвід роботи з такими сховищами як Elasticsearch, Redis, MSSQL
• Engineering: розуміння принципів CI/CD, dagster або іншими оркестраторами
• Досвід роботи з операційними системами Linux, розуміння Bash
• Готовність вивчати та застосовувати нові технології в області Information Retrieval, Big Data та Machine Learning

Буде перевагою:

• Досвід роботи з Recommendation Systems чи у домені Information Retrieval
• Досвід використання фреймворків deep learning, таких як PyTorch, Keras і TensorFlow
• Прикладний досвід в онлайн A/B тестуванні
• Досвід роботи з Big Data (Hadoop/PySpark)
• Досвід роботи з Docker
• Володіння інструментами візуалізації для моніторингу та логування (Kibana, Grafana)

Чому Jooble?

Формат роботи
Гнучкість для нас — не просто слово. У Києві ми працюємо у гібридному форматі, поєднуючи офіс і віддалену роботу. В інших містах і країнах можна працювати повністю ремоут. Де б ти не був, ми подбаємо про твій комфорт і продуктивність, забезпечивши всім необхідним обладнанням.

Графік роботи
Ти сам обираєш, коли почати свій 8-годинний день — між 8:00 та 10:00 за київським часом. Головне — залишатися на зв’язку та планувати час для зустрічей із командою. Ми цінуємо свободу у плануванні дня і водночас віримо, що спільний ритм допомагає працювати ефективніше.

Зростання та розвиток
У Jooble кожен має фіксований бюджет для особистого та професійного розвитку. Це твій простір для нових знань й навичок, які допомагають зростати тобі та водночас роблять компанію сильнішою.

Фізичне та ментальне здоров’я
Здоров’я — важлива частина роботи та життя. У Jooble передбачене повне медичне страхування (після 3 місяців роботи), а для колег за кордоном — фінансова підтримка на медичні витрати. Ми компенсуємо консультації з психологами wellbeing-сервісу або 50% вартості послуг спеціаліста, якого ти обереш самостійно.

Відпочинок і відновлення 
24 робочі дні щорічної оплачуваної відпустки + 6 днів для перезавантаження. 20 оплачуваних лікарняних + 4 дні без медичного підтвердження — щоб мати час на відновлення, коли це потрібно. Також у тебе буде 6 фіксованих додаткових вихідних на державні свята.

Команда
У Jooble поруч із тобою — сильні професіонали та експерти, з якими можна зростати й створювати рішення глобального рівня. Тут кожен має голос і може впливати на процеси. Ми цінуємо чесний фідбек та шукаємо тих, хто близький нам за цінностями.

Підтримка України
У Jooble ми зберігаємо робочі місця для мобілізованих колег. Як команда, ми долучаємося до ініціатив, що допомагають Україні, а наш продукт спрямований на те, щоб ще більше людей могли знайти роботу навіть у складні часи.

Якщо ти готовий/а впливати на життя мільйонів людей у всьому світі, тоді надсилай нам своє резюме, а рекрутер зв'яжеться з тобою найближчим часом.

В команду DataDiscovery шукаємо на розширення Senior Data Scientist. 

Наш ідеальний кандидат має:

- 5+ роки комерційного досвіду розробки.

Навички:

• Python та бібліотеки машинного навчання: TensorFlow, PyTorch;
• Технології Big Data: Kafka, Amazon S3, Spark;
• SQL та аналіз даних: робота з будь-якими джерелами даних (SQL, noSQL, векторні бази даних, column-oriented бази даних , тощо);
• Хмарні платформи: AWS, GCP;
• Математична статистика: регресія, розподіл ймовірностей, - перевірка статистичних гіпотез тощо;
• Підходи машинного навчання: регресії, кластеризація, дерева рішень та інші;
• Алгоритми глибокого навчання: transformers, reinforcement learning, autoencoders, diffusion models, тощо;
• Досвід розробки продуктів AI: NLP, CV, Recsys, Generative AI;
• MLOps.

Що потрібно робити:

• Вирішувати продуктові та дослідницькі виклики крутого українського продукту;
• Працювати з реальними даними реальних користувачів;
• Вивчати та впроваджувати складні state-of-the-art алгоритми в області машинного навчання для вирішення практичних задач;
• Оцінювати технічні компроміси по кожному рішенню;
• Працювати в тісному співробітництві з іншими командами для дослідження нових можливостей використання інструментів AI.

Що ми пропонуємо:

• Роботу в стабільній компанії — адже ми понад 14 років на ринку;
• Дійсно цікаві завдання: бери участь у розвитку медіасервісу, який об’єднує мільйони користувачів;
• Відносини, побудовані на довірі, та багато можливостей для розвитку;
• Уроки настільного тенісу та гри на фортепіано
• Безкоштовні уроки англійської мови;
• Корпоративного психолога;
• Знижки від брендів-партнерів та нашого сервісу.

Відповідаючи на вакансію і надіславши своє резюме в Компанію (ТОВ «МЕГОГО»), зареєстровану й діючу відповідно до законодавства України, реєстраційний номер 38347009, адреса: Україна, 01011, місто Київ, вул.Рибальська, будинок 22 (далі «Компанія»), ви підтверджуєте та погоджуєтеся з тим, що Компанія обробляє ваші особисті дані, представлені у вашому резюме, відповідно до Закону України «Про захист персональних даних» та правил GDPR.