Jobs Data Science

Are you passionate about turning complex data into actionable insights? Join us as a Strong Middle/Senior Data Scientist and help shape cutting-edge AdTech solutions that reach millions of users worldwide. 
 

We at Sigma Software bring together talented professionals to deliver high-load, data-driven platforms for global clients. Here, your expertise will be valued, your voice heard, and your career empowered. Why join us? You’ll work with modern technologies, collaborate with top-tier teams, and contribute to projects that make a real impact in the marketing and advertising industry.
 

Customer
Our customer is an international technology company specializing in high-load platforms for data processing and analytics. Their core product enables businesses to manage massive datasets, create predictive models, and extract actionable insights. Operating globally, they serve clients primarily in marketing and advertising, leveraging microservices architecture and cloud-based solutions.
 

Project
The project focuses on designing and implementing advanced machine learning models, building scalable data pipelines, and delivering analytical solutions for high-volume datasets. The goal is to improve product performance, enable better targeting and personalization in AdTech, and ensure model accuracy and reliability.
 

Responsibilities:

• Design, develop, and deploy machine learning models to solve complex business problems in the AdTech domain
• Analyze large datasets to generate actionable insights and improve product performance
• Build and maintain scalable data pipelines using big data tools and frameworks
• Perform data preprocessing, cleaning, feature engineering, and model evaluation
• Collaborate with cross-functional teams, including engineers, analysts, and product managers
• Ensure model accuracy, reliability, and scalability through rigorous testing and validation
• Stay updated on emerging data science techniques, tools, and best practices
• Contribute to team discussions, process improvements, and knowledge sharing

Requirements  

• At least 4 years  of experience applying machine learning, statistical modeling, and data mining techniques to real-world business problems
• Strong programming skills in Python and/or R
• Solid understanding of machine learning algorithms, their applications, and statistical principles
• Experience building and productionizing data pipelines and ML models in cloud environments, preferably AWS
• Hands-on experience working with large-scale data using PySpark or RSpark
• Proficient in SQL and experienced with Excel for data analysis and reporting
• Ability to measure the business impact of ML models using proper evaluation frameworks
• Familiarity with version control systems and agile development practices
• At least Upper-Intermediate level of English  

Personal profile 

• Excellent communication and interpersonal skills, with the ability to collaborate effectively with cross-functional teams and stakeholders 
• Strong problem-solving and decision-making skills, with a focus on driving results and meeting deadlines 
• Self-motivated, adaptable, and eager to learn new technologies and frameworks 

Our Client is a cybersecurity software company that specializes in network and cloud security policy management and automation. It's platform helps large enterprises visualize, automate, and enforce consistent security policies across complex hybrid environments — including firewalls, cloud services, SASE, SD-WAN, and microsegmentation — while ensuring compliance and reducing risk.

Position Description:

This role combines excellent technical skills, driving multidisciplinary Data Science initiatives within complex, security policy management systems. The role drives the development of innovative, production-grade AI capabilities - including security AI agents and advanced machine learning models built on complex security data. Original thinking, deep technical rigor, intellectual agility, and exceptional problem-solving are essential.

Key Responsibilities

• Develop Data Science initiatives from problem definition through validation, production deployment, and monitoring of AI systems
• Develop security-focused AI agents and reasoning systems
• Develop advanced ML capabilities, including predictive modeling, anomaly detection, and classification
• Adapt and fine-tune LLM technologies for domain-specific security use cases

Position Requirements:

• M.Sc. in Data Science, Computer Science, Statistics, Mathematics, or a related quantitative discipline
• At least 3 years of hands-on Data Science experience, delivering end-to-end solutions into production environments
• Deep understanding of machine learning theory and practical model behavior
• Expertise in Python and the modern Data Science ecosystem (NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch / TensorFlow, etc.)
• Solid understanding of LLM architectures and fine-tuning methodologies
• Excellent interpersonal skills and proven ability to work within multidisciplinary product teams
• Strong analytical rigor and structured problem-solving capability

About The Role

As a Senior/Lead Software Engineer in our Machine Learning department, you will take ownership of high-impact initiatives that drive product quality, monetization, and user experience. You’ll apply your expertise in Python, data analysis, and modern AI tools to build, deploy, and optimize ML solutions end-to-end. This is a hands-on technical role that blends data science and engineering to deliver measurable business outcomes. You’ll collaborate closely with cross-functional stakeholders and contribute to evolving areas such as LLMs, Generative AI, and ML infrastructure. The role offers exposure to complex data challenges and the opportunity to shape Pearl’s AI-driven capabilities.

What You’ll Do

• Build, train, and deploy ML models that improve product performance and monetization.
• Collaborate with data, product, and engineering teams across multiple internal initiatives.
• Design and implement data pipelines for extraction, transformation, and analysis.
• Apply statistical and machine learning techniques to real-world business problems.
• Work on projects involving LLMs and Generative AI technologies.
• Analyze large datasets to identify trends, insights, and optimization opportunities.
• Integrate ML models into production systems and monitor their performance.
• Communicate findings and recommendations clearly to technical and non-technical stakeholders.
• Experiment with emerging AI tools and methodologies to enhance existing workflows.
• Ensure data quality, reliability, and scalability in all deliverables.

What We’re Looking For

• 3+ years of hands-on experience in ML Engineering or Data Science.
• 5-6+ years total experience in software or data engineering.
• Strong programming skills in Python.
• Proficiency in SQL for data querying and analysis.
• Solid understanding of data processing, analysis, and visualization.
• Experience with LLMs / Generative AI tools (e.g., OpenAI, Copilot, Cursor).
• Ability to build and deploy ML models end-to-end.
• Strong analytical and problem-solving mindset.
• Experience with .NET for integration work
• Upper-intermediate English proficiency (B2 or higher).
• Familiarity with Databricks or similar data platforms (nice-to-have).
• Exposure to AWS or other cloud-based ML environments (nice-to-have).

Why Join Us?

• High-Impact Data — Work with vast datasets generated by over a million daily visits, uncovering valuable insights.
• Collaborative Analytics Team — Join a team of 30+ skilled analysts who actively share knowledge and support each other.
• Cutting-Edge Tools & Techniques — Get hands-on experience with ML, Bayesian methods, and LLMs to solve real business challenges.
• Data-Driven Culture — Thrive in an environment where data informs every decision and drives continuous improvement.

Who We Are

At Bennett Data Science, we've been pioneering the use of predictive analytics and data science for over a decade for some of the biggest brands and retailers. We're at the top of our field because we focus on delivering actionable AI for our clients. Our deep experience and product-first attitude set us apart from other groups and gets us the business results our clients want.

Why You Should Work With Us

You'll be exposed to a wide range of clients who are at the cutting edge of innovation in their field and get to work on fascinating problems, supporting real products, with real data. We help lots of companies, from some of the largest companies in the world to small startups in Silicon Valley who are building the next big thing.

Expert Mentorship: Direct guidance from senior staff with 20+ years of applied ML experience

Competitive Compensation: Market-rate pay with performance upside

Fully Remote: Work from any location of your choice, on a flexible schedule

Real Impact: Your models go into production and serve real users

The Role

As a Senior Data Scientist, you will lead the design, development, and deployment of production machine learning models. You will work directly with stakeholders to understand their business problems, translate them into data science solutions, and deliver measurable impact. You will also mentor junior team members and drive technical excellence across engagements.

You'll own projects end-to-end, from exploratory analysis and model development through deployment, monitoring, and iteration alongside senior data engineers. This is a hands-on, individual contributor role at a senior level. Client-facing communication is part of the job.

Requirements

A successful candidate has 5+ years of experience in applied data science and machine learning, a strong statistical foundation, and demonstrates the following:

• Production ML experience: building, deploying, and maintaining models that serve real users at scale
• Strong Python skills including scikit-learn, pandas, NumPy, and at least one deep learning framework (PyTorch or TensorFlow)
• Proven experience building predictive scoring, classification, or ranking models deployed to production at scale
• Proficiency in SQL and comfort working with large-scale data warehouses (Redshift, Snowflake, BigQuery)
• Experience deploying RAG-based chat bots, including  how to reduce hallucinations and a strong understanding of the tradeoffs across various approaches
• Solid statistical foundation: hypothesis testing, distributions, probability, experimental design
• Experience communicating findings and model recommendations to non-technical stakeholders
• Comfort working independently across multiple projects simultaneously
• English proficiency at B2 or above (written and spoken)

Nice to Have

• Experience applying LLMs or transformer-based NLP for structured text classification, information extraction, or embedding-based retrieval
• Geospatial feature engineering — location-based statistics, spatial indexing, or OpenSearch for proximity scoring
• Experience with Vision-Language Models (VLMs) or satellite/aerial imagery analysis
• Familiarity with MLOps tooling — experiment tracking (MLflow, W&B), model registries, CI/CD for ML
• Experience with cloud ML platforms (AWS SageMaker, GCP Vertex AI)
• Exposure to utilities, energy, infrastructure, or enterprise SaaS domains
• Experience fine-tuning or adapting pre-trained models (LoRA, PEFT, or full fine-tune)

Role Expectations

• This is a production role. We build systems that run in the real world

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 us as a Data Architect / Lead and play a key role in shaping the data foundation behind our next generation of analytics and AI solutions. In this position, you’ll define the architecture vision for our modern data ecosystem, guide a growing team of Data Engineers, and build cloud‑native platforms that unlock enterprise‑wide insights. This is a high‑impact role where you’ll work closely with business and technology leaders, influence strategic decisions, and drive the adoption of advanced analytics and Generative AI across the organization.

What You’ll Do:

Lead & Strategize

• Lead and mentor Data Engineers, fostering innovation and continuous improvement.
• Own the data architecture vision aligned with business goals.
• Partner with executives and stakeholders to turn strategic needs into scalable data solutions.

Architect & Build

• Design and optimize modern data platforms using Azure Data Lake, Databricks, SQL Server, Microsoft Fabric, and NoSQL.
• Build robust, scalable data pipelines across diverse data sources.
• Implement strong data quality, governance, and security practices.
• Support advanced analytics, machine learning, and AI-based solutions.

Enable Insights

• Build solutions that deliver accurate, timely insights for decision-makers.
• Collaborate on Power BI dashboards and executive reporting.
• Integrate Generative AI into insight-generation workflows.

Requirements:

• Bachelor’s degree in Computer Science, Data Engineering, or related field.
• 4+ years in data engineering, architecture, or analytics roles.
• Experience leading Data Engineering teams in enterprise settings will be a plus.
• Strong skills in Azure data services, Databricks, SQL, NoSQL, and Microsoft Fabric.
• Hands-on Power BI and enterprise reporting experience.
• Proven ability to build data pipelines and enforce data quality.
• Excellent communication skills, especially with executive stakeholders.
• Relevant certifications (Azure Data Engineer, Databricks, Fabric Analytics, etc.) are a plus.

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

3 seniority levels available: Middle, Senior, Lead

Who we are looking for

We’re searching for a proactive and technically skilled Data Science Engineer with hands-on experience in building and delivering ML solutions. The ideal candidate has at least 2 years of relevant experience, a strong command of Python, practical knowledge of classical ML algorithms, and experience working on the full data science lifecycle — from data preparation through to model deployment. We value analytical thinkers who can work independently, collaborate with team members, and bring innovative ideas to solve complex business problems within real-world projects.
 

Your future role

You will work as part of the AI & Data team at Deloitte, leading end-to-end data science and machine learning tasks: from problem definition and data analysis to model building, validation, and deployment in production. You’ll be responsible for extracting and preparing raw data, building and optimizing ML models, analyzing results, and presenting actionable insights. Your tasks will also include collaborating with cross-functional teams, participating in code reviews, documenting solutions, and optionally mentoring juniors or interns.
 

What we offer

• Projects with tangible business impact and modern technical stack
• Opportunities to work with advanced ML, MLOps (Docker, KubeFlow), and deep learning frameworks
• Mentorship from senior team members and knowledge-sharing culture
• Access to international expertise and best practices within Deloitte Global
• Competitive salary & comprehensive benefits package
• Internal and external professional development, trainings, and certifications

• Flexible remote/hybrid work within Ukraine

   

More information about the company, project, and interview process will be provided in the first message after you apply.
Don’t hesitate to apply — we have several great opportunities for you to join our skilled AI team :)

About the team

Our AI & Data team transforms data into actionable insights and brings intelligent ML systems into production. We embrace experimentation and knowledge sharing, leveraging modern technologies to solve real business problems for clients in diverse industries. The team values initiative, autonomy, and professional growth, offering members the chance to deepen expertise in a collaborative and supportive environment.
 

About Deloitte

Deloitte is a global leader in audit, consulting, financial advisory, risk advisory, tax, and related services. With a presence in over 150 countries, we help clients navigate complex business challenges through innovative solutions and deep industry expertise. Our commitment to excellence, integrity, and client success drives everything we do. In Ukraine, Deloitte Digital Technology Solutions (DTS) is a hub of innovation where we build AI-powered solutions for leading enterprises across Europe and beyond.
 

Join MGID as a Data Scientist and become part of a team shaping the future of AdTech!
If you thrive on analyzing data, uncovering hidden patterns, and transforming insights into powerful solutions, this is your chance. We develop cutting-edge algorithms that drive the success of CPA  campaigns by achieving target metrics, increasing conversion volume, and maximizing budget efficiency. 

What You Will Do:

• Data Analysis: Explore data to identify trends, evaluate campaign performance, and support decision-making.
• Algorithm Development: Design, implement, and optimize algorithms for CPA optimization.
• Modeling and Optimization: Build and refine predictive models to improve decisions for CPA campaigns, ensuring alignment with business objectives.
• Stakeholder Collaboration: Work closely with product/business teams to translate technical solutions into measurable business impact.
• Experimentation and Validation: Conduct and evaluate A/B tests to assess the impact of algorithm changes.
• Visualization and Reporting: Create dashboards and visualizations to track key performance indicators (KPIs) and communicate findings to stakeholders.

Who You Are:

• Proactive problem-solving attitude: ability to independently analyze data, identify hidden issues, formulate hypotheses, suggest effective solutions, develop and test them.
• Ability to analyze and deeply explore data to extract valuable insights; ability to visualize and communicate those insights.
• Proven experience in data science, with a strong understanding of optimization problems.
• Proficiency in Python and SQL, including data manipulation and feature engineering.
• Expertise in machine learning techniques and tools (e.g., CatBoost, XGBoost, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
• English - Upper-Intermediate.

Will be a plus:

• The ideal candidate holds a MSc or PhD in Engineering, Statistics, Mathematics or related fields
• Familiarity with the AdTech domain.
• Experience with big data technologies (Spark, Hadoop) and processing large datasets.
• Hands-on experience with A/B testing and business metric optimization.
• Background in working with high-frequency or large-scale event data (e.g., 15B+ events daily).

Data Lab Scientist – Computer Vision

About Cyberette

Cyberette is an AI-native cybersecurity company developing forensic-grade technology to

detect digital manipulation in video, audio, and images. Our mission is to restore trust in

digital communication and protect organizations from deception in the AI era.

About the Role

We’re looking for a Data Lab Specialist with a solid background in data operations and

computer vision. You’ll be responsible for building and maintaining high-quality datasets that

fuel our detection models, ensuring accuracy, diversity, and consistency across all data

pipelines.

This role combines hands-on technical work with coordination — ideal for someone who

enjoys both creating structure and collaborating across teams.

Key Responsibilities

• Curate, collect, and annotate large-scale datasets for image and video analysis.

• Collaborate with the AI team to align data preparation with model goals.

• Ensure quality control and consistency across all dataset sources.

• Guide and coordinate junior team members or interns working on data tasks.

• Perform exploratory data analysis and identify dataset gaps or biases.

• Maintain clear documentation and versioning of data pipelines.

Requirements

• BSc/MSc in Computer Vision, Data Science, or related field.

• Proven experience with dataset preparation and management for machine learning.

• Strong understanding of computer vision principles and data labeling workflows.

• Proficiency in Python, Pandas and/or Polars, NumPy, and OpenCV.

• Experience working collaboratively with ML or research teams.

• Highly organized, detail-oriented, and dependable.

What We Value

Cyberette is built by a team of people who care deeply about purpose-driven innovation. We

believe in using AI to protect truth, identity, and digital integrity — and data is the foundation

of that mission.

Bonus Skills

• Familiarity with dataset tools (Label Studio, CVAT, Supervisely).

• Knowledge of multimodal or synthetic data generation.

• Understanding of ethical AI and dataset governance principles

Cтабільна FinTech компанія з перспективними планами розвитку та зростання зараз у пошуку Data Scientist.
Продукт — онлайн-сервіс для кредитування, який продовжує доопрацьовуватись новими фічами.
Технічні навички:

• Аналітичні здібності. Розуміння аналітичних інструментів і вміння ними користуватися;

• Досвід програмування в Python;

• Досвід роботи з реляційними базами даних (PostgreSql, MS SQL);

• Поглиблені знання Excel будуть плюсом;

• Досвід розробки, імплементації та аудиту скорингових моделей;

• Аналіз даних, пілотів, пошук статистичних взаємозв'язків, формування висновків;

• Постановка технічних завдань та тестування результатів.

Обов'язки:

• Розвиток та підтримка автоматичної системи прийняття рішень;

• Вигрузка та вдосконалення полотна даних для подальшого використання;

• Розробка \ імплементація \ підтримка \ моніторинг скорингових моделей;

• Перегляд, розробка та імплементація ризик-правил;

• Створення нових та автоматизація існуючих звітів;

• Оптимізація взаємодії із зовнішніми джерелами даних для підтримки прийняття кредитних рішень;

Досвід роботи в мікрокредитній установі або банку – конкурентна перевага.

Cтабільна FinTech компанія з перспективними планами розвитку та зростання зараз у пошуку Data Scientist.
Продукт — онлайн-сервіс для кредитування, який продовжує доопрацьовуватись новими фічами.
Технічні навички:

• Аналітичні здібності. Розуміння аналітичних інструментів і вміння ними користуватися;

• Досвід програмування в Python;

• Досвід роботи з реляційними базами даних (PostgreSql, MS SQL);

• Поглиблені знання Excel будуть плюсом;

• Досвід розробки, імплементації та аудиту скорингових моделей;

• Аналіз даних, пілотів, пошук статистичних взаємозв'язків, формування висновків;

• Постановка технічних завдань та тестування результатів.

Обов'язки:

• Розвиток та підтримка автоматичної системи прийняття рішень;

• Вигрузка та вдосконалення полотна даних для подальшого використання;

• Розробка \ імплементація \ підтримка \ моніторинг скорингових моделей;

• Перегляд, розробка та імплементація ризик-правил;

• Створення нових та автоматизація існуючих звітів;

• Оптимізація взаємодії із зовнішніми джерелами даних для підтримки прийняття кредитних рішень;

• Управління напрямком ризиків та аналітики (Risk & Analytics);
• Координація роботи невеликої команди (Data Scientist та Data Analyst): постановка задач, пріоритизація, контроль результатів;
• Участь у формуванні та реалізації стратегії управління кредитними ризиками;
• Балансування ризику та прибутковості портфеля;
• Аналіз та оптимізація клієнтських воронок (CRO) з урахуванням ризикової складової;
• Ініціація та контроль A/B тестування змін у скорингових моделях, правилах та продуктах;
• Співпраця з продуктом, маркетингом та IT для впровадження змін.

Досвід роботи в мікрокредитній установі або банку – конкурентна перевага.

ПриватБанк - це найбільший власник даних в Україні та технологічний лідер фінансового сектору. Ми шукаємо Data Scientist у команду, яка є бенчмарком моделювання ризиків в Україні. Ми розробляємо моделі більше 10 років, впроваджуючи кращі світові практики Machine Learning. Ви будете розробляти ML-рішення для мінімізації ризиків банку та оптимізації стратегії взаємодії з мільйонами клієнтів.

Чому варто приєднатися до нас

• Технологічний стек: Ми використовуємо хмарні рішення та передові інструменти розробки: Amazon SageMaker, Amazon S3, GIT, Confluence тощо.
• Масштаб: Аналізуємо найбільші в країні бази даних для прийняття критичних бізнес-рішень.
• Експертність: Наші моделі оцінки ризику відповідають міжнародним стандартам та регуляторним вимогам.
• Професійне ком'юніті: Велика спільнота Data Science, регулярні внутрішні воркшопи, участь у конференціях та оплачуване навчання.
• Автоматизація: Власна система управління повним циклом моделі (від розробки до моніторингу).

Основні вимоги

• 1+ рік досвіду в Data Science (досвід у Fintech/Banking буде значною перевагою)
• Впевнене володіння Python для аналізу даних (NumPy, Pandas, SciPy тощо) та досвід оптимізації SQL-запитів до великих баз даних
• Практичний досвід роботи з ML-фреймворками: Scikit-learn та бібліотеками градієнтного бустингу (LightGBM, XGBoost тощо)
• Досвід роботи з інструментами для аналізу та прогнозування часових рядів (Statsmodels, Prophet тощо)
• Розуміння математики: від лінійної регресії до градієнтного бустингу, володіння методами оцінки якості моделей
• Розуміння принципів роботи з Big Data та використовування інструментів версіонування коду (Git)

Буде плюсом

• Досвід роботи з Docker/MLflow
• Знання банківських регуляцій (НБУ, Basel III)

Основні обов’язки

• Моделювання параметрів кредитного ризику: Розробка моделей портфельної оцінки (PD, LGD, EAD) відповідно до вимог МСФЗ 9 (IFRS 9)
• Прогнозування доходу та платоспроможності: Створення ML-моделей для оцінки фінансового стану клієнтів на основі аналізу транзакційної активності
• Credit & Behavioral Scoring: Побудова класичних та просунутих скорингових систем для прийняття автоматизованих рішень на всіх етапах кредитного циклу клієнта
• Аналіз ринкових ризиків: Застосування методів аналізу часових рядів та машинного навчання для оцінки ризику ліквідності, прогнозування волатильності валютних курсів, моделювання поведінки клієнтських коштів
• Anti-Fraud & Anomaly Detection: Побудова та підтримка систем детекції нетипових патернів у транзакціях у реальному часі для запобігання шахрайству
• ML LifeCycle: Участь у повному життєвому циклі моделей від ідеї та збору даних до автоматизованого моніторингу та перенавчання моделей

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

Lead Data Scientist (Risk / Scoring)
GiniAnalytics

Ми — молода та 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

🔹 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 MEGOGO шукає Data Scientist, який допоможе вдосконалити наші системи персоналізації, пошуку та рекомендацій. Якщо тобі цікаво працювати з реальними даними мільйонів користувачів, застосовувати NLP-моделі в продакшені та розвивати сучасні Recommender Systems — приєднуйся!

Що на тебе очікує:

• Розробка та розвиток моделей рекомендацій для різного типу контенту;
• Використання NLP-моделей для покращення пошуку та персоналізації;
• Участь у створенні продуктів, пов'язаних з використанням NLP напрямку(аналіз, пошук, створення власних фіч з текстової складової, тощо);
• Робота з великими масивами користувацьких даних для побудови унікальних моделей персоналізації контенту;
• Участь у побудові та вдосконаленні пайплайнів для тренування та деплою ML-моделей;
• Тестування гіпотез, запуск A/B експериментів та інтерпретація їх результатів;
• Співпраця і обмін досвідом з іншими DS-фахівцями для вирішення задач в суміжних напрямках.

Необхідний досвід:

• 3+ роки досвіду роботи в ролі Data Scientist або ML Engineer;
• Впевнене знання Python та бібліотек для аналізу даних та машинного навчання (Pandas, Scikit-learn, PyTorch або TensorFlow);
• Розуміння алгоритмів рекомендаційних систем: collaborative filtering, matrix factorization, content-based methods, hybrid models, RL;
• Досвід роботи з NLP-підходами: embedding models, text classification, entity recognition, transformers;
• Досвід проведення складних EDA на реальних даних;
• Базовий досвід з MLOps-підходами;
• Розуміння A/B тестування, перевірки статистичних гіпотез;
• Добре розуміння SQL та аналіза даних: робота з будь-якими джерелами даних (SQL, noSQL, векторні бази даних, column-oriented бази даних , тощо).

Шукаємо людину, яка:

• Має бажання ставати сильніше разом з командою;
• Має RnD mindset: розуміння коли треба зробити швидко для перевірки гіпотези і коли дуже якісно, бо від результату залежить користувацький досвід тисяч людей;
• Готова відкрито висловлювати будь-які свої думки.

Буде перевагою:

• Досвід з Elasticsearch або іншими пошуковими системами;
• Досвід роботи з алгоритмами глибокого навчання: transformers, reinforcement learning, autoencoders, тощо.
   

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.

Ми прагнемо бути роботодавцем, якого обирають.

Будемо вдячні, якщо заповниш коротке опитування про те, що для тебе важливо. Це допоможе нам краще розуміти очікування кандидатів і створювати ще більш комфортне середовище в MEGOGO.

Посилання тут - https://bit.ly/43YaxBH

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.

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.