Jobs Data Science

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! 

Шукаємо інженера для розроблення математичних моделей, виконання інженерних розрахунків і програмної обробки технічних даних. Робота передбачає створення розрахункових алгоритмів у MATLAB, моделювання процесів, аналіз результатів і вдосконалення технічних рішень відповідно до поставлених завдань.

Обов’язки

Аналіз технічних завдань і визначення методів математичного моделювання.

Розроблення математичних моделей для розв’язання інженерних задач.

Написання скриптів, функцій і розрахункових алгоритмів у MATLAB.

Виконання інженерних розрахунків та аналіз параметрів досліджуваних систем.

Обробка, аналіз і візуалізація експериментальних та розрахункових даних.

Побудова графіків, порівняння результатів моделювання з фактичними даними та оцінювання похибок.

Перевірка коректності розрахунків і вдосконалення алгоритмів.

Автоматизація повторюваних розрахунків та обробки даних.

Підготовка технічних звітів, описів алгоритмів і пояснень до виконаних розрахунків.

Документування програмного коду та ведення його версій.

Співпраця з інженерами суміжних напрямів для перевірки й упровадження результатів моделювання.

Вимоги

Практичні навички програмування в MATLAB: скрипти, функції, обробка даних і візуалізація результатів.

Розуміння основ математики, механіки, інженерних розрахунків і математичного моделювання.

Уміння формалізувати технічні задачі та обирати відповідні методи їх розв’язання.

Навички аналізу числових даних і перевірки достовірності результатів.

Уміння читати технічну документацію та оформлювати результати розрахунків.

Здатність самостійно виконувати завдання, аналізувати помилки й обґрунтовувати отримані результати.

Наявність прикладів програмних розробок, математичних моделей або інженерних розрахунків.

Буде перевагою:

Досвід чисельного моделювання та симуляції технічних процесів.

Знання методів оптимізації й аналізу експериментальних даних.

Навички роботи з Simulink.

Знання Python для автоматизації розрахунків і обробки даних.

Досвід підготовки технічних звітів і документації.

Як відгукнутися

Надішліть резюме та приклади робіт у MATLAB на [контакт]. Коротко опишіть реалізовані проєкти, використані методи й алгоритми, а також завдання, які ви виконували самостійно.

About the Role
We are seeking an AI & Data Science Consultant to drive the discovery, strategy, and end-to-end delivery of advanced AI initiatives for EPAM’s global clients. This role is a unique hybrid, blending strategic business consulting with deep practical engineering. You will collaborate directly with client executives and EPAM’s delivery teams to transform complex business challenges into scalable, production-ready AI, Machine Learning, and Agentic solutions.
 

Key Responsibilities

• Consult & Strategize: Lead client-facing discovery sessions and workshops to identify high-value AI opportunities, define MVP scopes, and map out strategic delivery roadmaps.
• Design & Architect: Shape scalable AI products incorporating Generative AI, RAG, multi-agent frameworks, semantic layers, and advanced analytics.
• Bridge the Collaboration: Serve as the central link connecting business stakeholders, data scientists, ML engineers, DevOps, and product teams.
• Drive Delivery & MLOps: Apply a strong engineering mindset to ensure solutions are secure, production-ready, and smoothly integrated into cloud infrastructures.
• Support Business Growth: Partner on pre-sales activities, solution estimation, and proposal development while contributing to EPAM’s internal AI and MLOps offerings.
   

Requirements

• Professional Experience: 3+ years of hands-on experience in Data Science, ML, or Applied AI, with a proven track record of bringing models from concept to production.
• Consulting & Communication: Strong active listening, presentation, and storytelling skills; ability to confidently translate complex AI concepts for C-level stakeholders.
• AI & Agentic Tech Stack: Experience with RAG, LLM applications, multi-agent orchestration, and tools like LangChain, LangGraph, CrewAI, LlamaIndex, or Vector DBs.
• Data & Architecture: Understanding of Semantic Layers, metadata, knowledge graphs, and data platforms (such as Databricks or Snowflake).
• Engineering & MLOps: Familiarity with the production model lifecycle, MLOps/LLMOps pipelines, and cloud platform integrations.
   

Nice to Have

• Experience mentoring cross-functional AI teams or driving enterprise-scale GenAI adoption.
• Practical knowledge of cloud infrastructure and DevOps tooling.
• Insights into AI governance and ethical AI frameworks.

Необхідний досвід з навичками

Що варто знати про SKELAR? Це венчур-білдер — іншими словами, компанія, яка будує компанії. З нами фаундери створюють consumer-бізнеси, які стають лідерами на глобальних ринках EdTech, Mental health, Petcare, FashionTech та інших.

Скеларівці будують tech-продукти, які здобувають відзнаки від Product Hunt, The Webby Awards та отримують тисячі позитивних відгуків на TrustPilot. Загалом tech-продуктами наших бізнесів користуються 10+ млн людей у світі. 
Усе завдяки сильним командам, бо наші спеціалісти — це ключова цінність SKELAR.

Для професійної реалізації ми створили середовище з експертизою та необмеженими можливостями — і шукаємо тих, хто прагне викликів.

Зараз ми в пошуку Data Labeling Specialist, щоб разом піднімати планку результату.

Хто такий Data Labeling Specialist у нашій команді

Це людина яка допомагає нейромережам розуміти контексти. Твоя роль - детальна розмітка фото та текстів за гайдлайнами. Ти не просто видаляєш контент а стаєш вчителем для ШІ де кожне твоє рішення стає еталоном для майбутніх технологій.

Твої цілі на цій посаді:

— Досягати та підтримувати стабільно високу швидкість обробки даних без втрати якості та точності кожного окремого рішення;

— Активно сприяти формуванню єдиної логіки команди під час обговорення складних кейсів для мінімізації розбіжностей у розмітці;

— Демонструвати виняткову гнучкість через швидке опанування нових типів проектів.

Що для нас важливо:

— Здатність приймати логічні рішення на основі великих обсягів інформації;

— Вміння чітко аргументувати свою думку та пояснити логіку вибору;

— Англійська мова на рівні B1;

— Готовність до активної командної роботи;

— Швидка адаптація до нових правил розмітки які можуть динамічно змінюватись;

— Наявність власного ноутбука або ПК та стабільного інтернет-з’єднання;

— Буде плюсом, якщо ти вже працював над розмітками для ML.

Що ти отримаєш разом з нами:

— Внутрішні клуби за професійними напрямками: маркетинг, розробка, фінанси, рекрутинг;

— Тренінги, курси, відвідування конференцій;

— Стабільність у проекті що постійно масштабується;

— Можливість професійно зростати як вертикально так і горизонтально;

— Команда де цінують твою логіку та здатність відстоювати власну думку;

— Медичне страхування, корпоративний лікар.

Робочий графік 2/2 з 10:00 до 18:00.


У SKELAR ми побудували середовище для професійної самореалізації:

— SKELAR Platform. Це операційне ядро венчур-білдера, що допомагає фаундерам швидше проходити шлях від нуля до одиниці. Так команди бізнесів фокусуються на продукті — а 10+ команд в складі Platform закривають функції Legal, Finance, HR, Admin, Talent Acquisition, Employer Branding, IT та інші.

— Нетворк та обмін досвідом як частина культури. Серед наших колег — кофаундери, які запустили не один бізнес, а також найсильніші спеціалісти на ринку. Тож ми маємо доступ до необхідної експертизи на відстані витягнутої руки.

— Ексклюзивна доменна освіта. Ми створили власні навчальні програми для тіммейтів на вибір — від 2-місячної школи для менеджерів-початківців до інтенсивів про AI та професійних клубів з розробки, продакт-менеджменту тощо.

— Вплив на системну допомогу Україні. Маємо благодійний фонд SKELAR foundation, який створили самі скеларівці — і завдяки кожному співробітнику втілюємо важливі соціальні проєкти. Наприклад, заснували перший у Європі акселератор для ветеранів і формуємо майданчик для підтримки ветеранів на рівні держави.

— Екосистема для продуктивної роботи. Для скеларівців створені простори, які надихають на результат — з власним спортзалом, скеледромом, зеленими зонами Bali та бібліотеками. У спейсах, де сервіс, безпека та комфорт синхронізовані з темпом зростання команд, отримуємо вау-досвід та працюємо ефективніше.

Більше розповімо на нашій зустрічі-знайомстві.

Запрошуємо будувати the next big everything у SKELAR разом!