Jobs

Ми шукаємо талановитого Intern Data Scientist, який захоплюється аналізом даних, прагне розвивати практичні навички в побудові моделей, роботі з великими масивами інформації та має бажання навчатися й зростати разом із командою. Це чудова можливість для старту кар’єри у сфері Data Science!

Основні обов’язки
- Збір, консолідація та підготовка даних з різних джерел.  
- Участь у розробці та покращенні алгоритмів аналізу даних.  
- Побудова базових аналітичних та прогнозних моделей.  
- Створення запитів до баз даних і підготовка звітів.  
- Візуалізація даних для внутрішніх команд та прийняття рішень.  
- Вивчення та застосування статистичних підходів до аналізу.  
- Співпраця з аналітиками, розробниками та бізнес-командами.  
- Автоматизація повторюваних аналітичних задач.

Вимоги до кандидата
- Наявність закінченої вищої освіти за спеціальністю
- Досвід навчання або стажування у сфері Data Science / аналітики даних.  
- Базове володіння Python (pandas, numpy, sklearn тощо).  
- Знання основ SQL та вміння працювати з базами даних.  
- Розуміння базових статистичних методів та принципів моделювання.  
- Навички візуалізації даних (Power BI, Tableau або matplotlib/seaborn).  
- Бажання навчатися й розвивати навички роботи з Big Data та хмарними технологіями (Azure — буде перевагою).  
- Аналітичне мислення, уважність до деталей, ініціативність.

Ми пропонуємо
- Гнучкий графік та віддалений формат роботи.  
- Роботу над реальними кейсами й аналітичними задачами.  
- Менторство з боку досвідчених Data Scientist-ів.  
- Можливість подальшого працевлаштування за результатами стажування.  
- Дружню атмосферу та підтримку розвитку.

Якщо ти хочеш розпочати кар’єру в Data Science, працювати з даними, що мають значення, і зростати професійно — надсилай своє резюме!

МІЙ БАНК — МОЯ ОПОРА.

Опора мільйонів українців, хто відтепер каже «МОЄ».

МОЇ ЛЮДИ. МОЯ СПРАВА. МОЯ СВОБОДА.

ОЩАДБАНК запрошує до команди Senior Data Scientist

Ключові завдання:

• Розробка та впровадження високоточних моделей прогнозування (класифікація, регресія) для фінансових даних.
• Оптимізація та налаштування tree-based моделей (XGBoost, LightGBM) для покращення їх ефективності.
• Проведення глибокого аналізу даних та feature engineering для підвищення якості моделей.
• Співпраця з інженерами даних для створення ефективних пайплайнів машинного навчання.
• Менторство молодших членів команди та передача знань щодо найкращих практик моделювання.
• Розробка та впровадження систем моніторингу продуктивності моделей.

Для даної посади необхідні:

• 5+ років досвіду в Data Science.
• Підтверджений досвід створення та впровадження прогнозних моделей на великих наборах табличних даних.
• Вища освіта в галузі математики, комп’ютерних наук, фізики або інженерії.

Технічні вимоги:

• Глибоке розуміння алгоритмів машинного навчання та їх застосування на табличних даних.
• Експертний рівень роботи з tree-based моделями (XGBoost, LightGBM, CatBoost etc.).
• Досвід оптимізації гіперпараметрів та cross-validation технік, вимірювання впевненості моделі у своїх прогнозах (довірчі інтервали, прогнозні сети).
• Знання методів feature selection та feature engineering для табличних даних та часових рядів.
• Досвід роботи з незбалансованими датасетами (without over/down sampling techniques, other methods).
• Експертне володіння Python та його ML бібліотеками (scikit-learn, SciPy, statsmodels etc.).
• Досвід роботи з системами версіонування моделей (MLflow, DVC).
• Знання практик тестування та дебаггінгу ML моделей.
• Досвід роботи з PyTorch для створення нейронних мереж (бажано).
• Базовий досвід роботи з AWS сервісами для ML (SageMaker, бажано).
• Розуміння принципів масштабування ML рішень.

МІЙ БАНК — МОЯ ОПОРА.

Опора мільйонів українців, хто відтепер каже «МОЄ».

МОЇ ЛЮДИ. МОЯ СПРАВА. МОЯ СВОБОДА.

ОЩАДБАНК запрошує до команди Middle Data Scientist

Ключові завдання:

• Розробка та впровадження моделей прогнозування (класифікація, регресія) для фінансових даних.
• Оптимізація та налаштування tree-based моделей (XGBoost, LightGBM) для покращення їх ефективності.
• Проведення глибокого аналізу даних та feature engineering для підвищення якості моделей.
• Співпраця з інженерами даних для створення ефективних пайплайнів машинного навчання.
• Розробка та впровадження систем моніторингу продуктивності моделей.

Для даної посади необхідні:

• 2+ років досвіду в Data Science.
• Досвід створення та впровадження прогнозних моделей на табличних даних.
• Вища освіта в галузі математики, комп’ютерних наук, фізики або інженерії.
• Досвід роботи з великими наборами табличних даних.

Технічні вимоги:

• Розуміння алгоритмів машинного навчання та їх застосування на табличних даних.
• Middle рівень роботи з tree-based моделями (XGBoost, LightGBM, CatBoost etc.).
• Досвід оптимізації гіперпараметрів та cross-validation технік, вимірювання впевненості моделі у своїх прогнозах (довірчі інтервали, прогнозні сети).
• Знання методів feature selection та feature engineering для табличних даних та часових рядів.
• Досвід роботи з незбалансованими датасетами (without over/down sampling techniques, other methods).
• Експертне володіння Python та його ML бібліотеками (scikit-learn, SciPy, statsmodels etc.).
• Досвід роботи з системами версіонування моделей (MLflow, DVC).
• Знання практик тестування та дебаггінгу ML моделей.

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 Data scientist у Data дирекцію банку, 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, орієнтованого на якість та результат.

Мета посади: Computer Vision, data analysis, research and development AI solutions. Проекти: Document processing and recognition, OCR, Facial Recognition, Image validation, GenAI

Основні обов’язки:

• EDA, підготовка train/validation датасетів
• Підбір алгоритму під конкретну задачу
• Створення та впровадження ML моделей для роботи з табличними та/або  неструктурованими даними (текст, зображення, звук)
• Налаштування моніторингу моделі
• Підготовка документації про розробку та впровадження моделей 
• Презентація результатів замовникам та представникам бізнес-підрозділів

Основні вимоги:

• Вища освіта (computer science, mathematics, economics)
• Досвід роботи на позиції Data Scientist 1+ рік
• Досвід роботи з SQL, NoSQL, Python
• Досвід роботи із задачами: Object Classification, Object Detection, Object Segmentation, Clustering, Representation Learning, Transfer Learning
• Досвід створення та впровадження повного циклу ML/DL моделей (from research to production)
• Досвід використання ML інструментів Numpy, Scipy, Pandas, Sklearn
• Досвід роботи з DL фреймворками: Tensorflow, Pytorch, ONNX
• Досвід розробки Flask, FastAPI веб застосунків
• Досвід роботи з AWS, GCP, Azure
• Розуміння роботи з GIT, CI/CD, Docker, Kubernetes
• 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
• Знання BI інструментів, вміння будувати дашборди для моніторингу роботи моделей
• Здатність будувати змістовні візуалізації результатів
• Буде перевагою: досвід роботи з GenAI, Natural Language Processing
   

Своїм співробітникам ми пропонуємо:

• Роботу в найбільшому та інноваційному банку України
• Офіційне працевлаштування та 24 календарних дні відпустки
• Компенсація лікарняних у повному обсязі
• Конкурентну заробітну плату
• Медичне страхування та корпоративний мобільний зв’язок
• Корпоративне навчання
• 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. Фахівці ПриватБанку нададуть консультацію і супровід упродовж процесу відбору та після працевлаштування.
 

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 Керівник Управління Data Science ІТ, 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, орієнтованого на якість та результат.

Мета посади: відповідає за організацію розробки та впровадження моделей машинного навчання та штучного інтелекту, використання поглибленого аналізу даних з метою підвищення ефективності бізнес-процесів банку та допомоги прийняття рішень на основі даних у межах стратегії даних Банку

Основні обов’язки:

1) Стратегія та менеджмент: 

• Формування та розвиток бачення Data Science-напрямку в рамках Платформи даних
• Постановка цілей і пріоритетів для команди, управління навантаженням та ресурсами
• Координація роботи Data Science-фахівців, менторство, технічна підтримка й розвиток талантів
• Організація процесів співпраці з іншими підрозділами та командами (Data Engineering, бізнес-аналітика, продуктова команда)
• Участь у плануванні, оцінці ризиків, управлінні проєктами та звітності

• Підтримка високих стандартів якості, відповідність корпоративним політикам, Data Governance та Data Privacy

   

2) Технічна та аналітична робота:

• Здійснювати забезпечення впровадження повного циклу роботи з даними: EDA, обробка, очищення, перевірка цілісності
• Побудова моделей ML/NLP/CV/time-series та контроль їхньої продуктивності у продакшн-середовищі
• Застосування LLM-моделей (Large Language Models) для вирішення прикладних задач, включно з prompt engineering, fine-tuning та інтеграцією в внутрішні сервіси
• Покращення стандартів документації щодо AI/ML-моделей та процесів
• Презентація напрацювань технічній та бізнес-аудиторії

Основні вимоги:

• Вища освіта (ІТ, прикладна математика, статистика, кібернетика або суміжні спеціальності) 
• Досвід у Data Science 5+ років, з них щонайменше 3+ роки в ролі керівника або технічного ліда
• Практичний досвід впровадження AI/ML моделей у бізнес-процеси, їх моніторингу та оцінки ефективності
• Практичний досвід роботи з великими масивами даних (Big Data), структурованими, напівструктурованими й неструктурованими даними
• Досвід самостійної комунікації з замовниками: вміння зрозуміти бізнес-запит, сформулювати технічне рішення та архітектуру
• Досвід формулювання ефективних промптів (prompt engineering), у т.ч. few-shot, zero-shot, chain-of-thought
• Навички керування командами, у т.ч. розподілу задач, менторингу та забезпечення кросфункціональної взаємодії
• Зннання: статистика, теорія ймовірностей, математичний аналіз
• Розуміння Методів Машинного навчання, оцінка якості моделей, гіпотезотестування
• Розуміння підходів до управління даними: Data Quality, Data Governance, Data Provisioning, Data Privacy
• Розуміння архітектури та принципів роботи великих мовних моделей (LLM)

• Знання англійської мови на рівні Upper-Intermediate – B2+ для усної і письмової комунікації

   

Своїм співробітникам ми пропонуємо:

• Роботу в найбільшому та інноваційному банку України
• Офіційне працевлаштування та 24 календарних дні відпустки
• Компенсація лікарняних у повному обсязі
• Конкурентну заробітну плату
• Медичне страхування та корпоративний мобільний зв’язок
• Корпоративне навчання
• 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. Фахівці ПриватБанку нададуть консультацію і супровід упродовж процесу відбору та після працевлаштування.

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 Data Scientistіst, 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.

Функції посади:

• 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

Професійні компетенції:

• 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. Тут кожен може розкрити свої таланти й зробити внесок у спільний успіх. Ми інвестуємо в розвиток, допомагаємо отримувати нові знання та досягати професійних цілей.

Наша команда уважно розглядає всі заявки, і якщо ваша кандидатура відповідає вимогам вакансії, рекрутер обов’язково зв’яжеться з вами впродовж 2 тижнів.

Більше інформації про компанію та наш досвід на офіційній сторінці MODUS X в LinkedIn.

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.

ПРО ПОЗИЦІЮ

Вимоги:

• Досвід MLE/DS від 1-2 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
• Високий рівень володіння Python, включаючи досвід роботи з бібліотеками машинного навчання і володіння принаймні одним із фреймворків глибокого навчання (Tensorflow, Keras, PyTorch)
• Досвід feature engineering
• Досвід роботи з Git та Docker
• Досвід роботи з NoSQL і SQL базами даних

Буде плюсом:

• Досвід успішних виступів на хакатонах/Kaggle
• Досвід роботи з MongoDB, Jupyter, Airflow і SQL
• Досвід роботи з розпізнаванням обличчя та предметів
• Досвід роботи з NLP завданнями
• 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 аналізу великих даних з відкритих джерел та розгортання їх у виробничих середовищах

🚀 PART-TIME ПРОПОЗИЦІЯ 
Ми — Resteq, e-commerce компанія, яка активно продає товари на європейських маркетплейсах. У зв’язку з розвитком шукаємо фахівця на part-time співпрацю, який допоможе нам створити систему автоматичного управління ставками (CPC) в рамках рекламних кампаній на маркетплейсах.

🎯 Мета проєкту
Розробити алгоритм, який автоматично призначає оптимальну вартість за клік (CPC) для оферів, використовуючи історичні дані, KPI та рекламні цілі.

Що для нас важливо:

• Ми не шукаємо просто розробника — потрібен експерт, який розуміє, як приймаються рішення в рекламних кампаніях, і здатен це формалізувати у вигляді моделі або алгоритму.
• Гнучкість у підході: це може бути ML-модель, алгоритм оптимізації, евристика або гібридний варіант.
• Досвід із рекламою на маркетплейсах (Amazon, Allegro, eBay тощо) буде вагомим плюсом.

Результат проєкту:

• Готовий алгоритм/модель, що рекомендує CPC на основі вхідних даних.
• (Опційно) Прогнозування ключових метрик: CTR, конверсії, замовлення, витрати, прибуток.
• Коментований код + документація.
• Рекомендації з інтеграції/впровадження.

 Наші очікування від спеціаліста:

• Розуміння рекламної оптимізації.
• Знання ML, A/B тестування, прогнозної аналітики.
• Досвід роботи на маркетплейсах (Amazon, Allegro, eBay, Wildberries та інші)
• Розуміння оптимізаційних та математичних методів прийняття рішень.

 Формат співпраці:

• Part-time.
• Віддалено.
• Оплата обговорюється індивідуально.

Якщо маєш досвід у ML / data science у сфері реклами або e-commerce — будемо раді поспілкуватися!

Що ви будете робити

• Формувати та реалізовувати ML-стратегію: визначати ключові напрямки застосування машинного навчання для досягнення бізнес-цілей; складати roadmap розробки та впровадження ML-функцій.
   
• Проектувати архітектуру: вибирати фреймворки, будувати scalable інфраструктуру для досліджень і продакшену, забезпечувати якість і надійність моделей у робочому середовищі.
   
• Співпрацювати з компанією: координуватися з продукт-менеджерами, маркетингом, sales та іншими командами для коректного визначення пріоритетів і вимог; доносити бізнес-цінність ML-рішень нетехнічним стейкхолдерам.
   
• Планувати ресурси: оцінювати потреби в обчислювальних потужностях, бюджети на розробку й підтримку інфраструктури, контролювати ROI від ML-проєктів.
   

Ми очікуємо від вас

• Досвід: мінімум 4–6 років у Machine Learning / Data Science, із них щонайменше 2 роки на керівних або лідерських позиціях у стартапах чи технологічних компаніях.
   
• Технічна експертиза: глибоке розуміння алгоритмів ML/DL, практичний досвід з TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, MLflow, Kubeflow або аналогічними інструментами.
   
• MLOps: досвід побудови конвеєрів CI/CD для моделей, моніторингу продуктивності, версіонування даних і моделей.
   
• Лідерські навички: вміння надихати й вести за собою команду, досвід найму та розвитку спеціалістів, формування ефективних процесів.
   
• Бізнес-орієнтація: вміння аналізувати бізнес-вимоги, оцінювати економічну доцільність проєктів, аргументовано презентувати результати.
   
• Комунікація: відмінні навички усного та писемного спілкування українською та англійською мовами.

GoClinicMD та Ai-Clinic Lite — це поєднання медичного досвіду та технологічних інновацій. Ми створюємо продукти, які трансформують підхід до медичної допомоги та управління клініками.
 

GoClinicMD спеціалізується на швидкій телемедичній допомозі, направленнях до спеціалістів, цифрових рецептах і супроводі пацієнтів на всьому шляху лікування. У той час як Ai-Clinic Lite — це інструмент для оптимізації роботи стоматологічних клінік, який підвищує продуктивність лікарів та якість обслуговування пацієнтів.
 

Наша місія — зробити медицину доступнішою, зручнішою та ефективнішою для кожного.

Наші умови роботи:

Фіксована оплата в $.
Відпустка - 18 робочих днів на рік, 10 лікарняних.
Систематичний перегляд заробітної плати 2 рази на рік.
Для тих, хто живе у Львові, є можливість приїжджати в офіс або ж ви можете працювати віддалено і планувати свій робочий час самостійно.

Обов’язки:

• Розробка та оптимізація моделей машинного навчання (ML) та штучного інтелекту (AI).
• Впровадження, навчання AI в рамках проекта під бізнес потреби і побудова AI продуктів в середині існуючого продукту
• Аналіз та підготовка даних для навчання моделей.
• Впровадження та тестування ML/AI-рішень у реальних продуктах.
• Робота з фреймворками TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn тощо.
• Оптимізація продуктивності моделей та їх масштабованості.
• Взаємодія з командами розробників, аналітиків та продукт-менеджерів.
• Впровадженні нових технологій AI.
   

Вимоги:

• Досвід роботи в ML/AI від 2 років.
• Знання Python, R або іншої мови програмування для машинного навчання.
• Досвід роботи з бібліотеками та фреймворками (TensorFlow, PyTorch, OpenCV тощо).
• Знання алгоритмів машинного навчання, нейронних мереж, обробки природної мови (NLP) або комп’ютерного зору (Computer Vision).
• Досвід роботи з базами даних та системами розподілених обчислень (Big Data – буде плюсом).
• Досвід в роботі з медичними проектами в США (буде плюсом).
• Знання HIPAA compliance і робота з медичним даними.
• Вміння працювати з API та інтегрувати ML-моделі в програмні продукти.
• Досвід роботи з хмарними платформами (AWS, GCP, Azure – буде плюсом).
   

Буде перевагою:

• Досвід роботи в комерційних проєктах з AI.
• Участь у наукових дослідженнях, публікації у сфері Data Science.

ТОВ «ІС СІТІ» — українська компанія, що спеціалізується на створенні інноваційного програмного забезпечення для ритейл-сектору, розробляючи рішення, які максимально задовольняють потреби клієнтів.

Наші розробки щодня доводять свою надійність і ефективність у реальних умовах українського ритейлу.

Ми шукаємо у нашу команду Middle Data Scientist.

Для нас важливо:

• Досвід роботи на аналогічній посаді від 3-х років
• Знання Python та SQL
• Знання бібліотек: pandas, numpy, pyplot, scikit-learn, tensorflow, cuda, PyTorch
• Розуміння специфіки даних у контексті бізнесу (сезонність, регіональні особливості, поведінкові патерни клієнтів)
• Практичний досвід роботи з моделями: класифікації, регресії, кластеризації; дерев рішень, ансамблів (Random Forest, XGBoost); нейронних мереж (базовий рівень)
• Знання метрик якості моделей та вміння їх інтерпретувати
• Розуміння теорії ймовірностей, математичної статистики, лінійної алгебри та чисельних методів
• Вміння проводити статистичний аналіз (гіпотези, тестування, кореляції)
• Досвід роботи з хмарними інструментами буде плюсом

• Відповідальне та серйозне ставлення до роботи

   

У нашій команді ти будеш:

• Збирати історичні дані про продажі, ціни, запаси, маркетингову активність, сезонність, промоакції, погоду, події тощо
• Здійснювати попередню обробку: очищення, заповнення пропусків, трансформація, нормалізація даних
• Проводити EDA (exploratory data analysis) для виявлення закономірностей у попиті
• Створювати та тренувати моделі часових рядів (ARIMA, SARIMA тощо) та/або моделей машинного навчання (XGBoost, Random Forest)
• Працювати з фічеінжинірингом для покращення точності моделей
• Порівнювати точності різних моделей та обирати оптимальний підхід
• Здійснювати налаштування метрик якості (MAPE, RMSE, WAPE, sMAPE тощо)
• Розробляти базові та ансамблеві моделі, проводити A/B-тести при необхідності
• Здійснювати валідацію моделей на тестових вибірках
• Проводити перетренування моделей у разі змін в ринковому середовищі
• Розробляти системи сповіщення при зниженні точності

• Проводити постійний моніторинг якості прогнозів

   

Ми пропонуємо:

• Широкі можливості для професійного розвитку та цікаві проєкти
• Гідну та своєчасну виплату фінансової винагороди
• Віддалений або гібридний графік роботи (і в офісі, і дистанційно): з 9:00 до 18:00
• Медичне страхування та вигідні умови для страхування родичів і дітей
• Відновлені вихідні у державні свята
• Знижки та додаткові фішки від партнерів

• Комфортні умови праці (офіс на правому березі Києва — район станції метро Контрактова площа)

   

Чекаємо на твоє резюме!

Ми розглядаємо відгуки протягом 5 робочих днів. Якщо не отримаєш відповіді впродовж цього часу, це означає, що наразі ми не можемо запропонувати позицію, але ми зберегли резюме у нашій базі.

GoClinicMD та Ai-Clinic Lite — це поєднання медичного досвіду та технологічних інновацій. Ми створюємо продукти, які трансформують підхід до медичної допомоги та управління клініками.
 

GoClinicMD спеціалізується на швидкій телемедичній допомозі, направленнях до спеціалістів, цифрових рецептах і супроводі пацієнтів на всьому шляху лікування. У той час як Ai-Clinic Lite — це інструмент для оптимізації роботи стоматологічних клінік, який підвищує продуктивність лікарів та якість обслуговування пацієнтів.
 

Наша місія — зробити медицину доступнішою, зручнішою та ефективнішою для кожного.

Наші умови роботи:

Фіксована оплата в $.
Відпустка - 18 робочих днів на рік, 10 лікарняних.
Систематичний перегляд заробітної плати 2 рази на рік.
Для тих, хто живе у Львові, є можливість приїжджати в офіс або ж ви можете працювати віддалено і планувати свій робочий час самостійно.

Обов’язки:

• Розробка та оптимізація моделей машинного навчання (ML) та штучного інтелекту (AI).
• Впровадження, навчання AI в рамках проекта під бізнес потреби і побудова AI продуктів в середині існуючого продукту
• Аналіз та підготовка даних для навчання моделей.
• Впровадження та тестування ML/AI-рішень у реальних продуктах.
• Робота з фреймворками TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn тощо.
• Оптимізація продуктивності моделей та їх масштабованості.
• Взаємодія з командами розробників, аналітиків та продукт-менеджерів.
• Впровадженні нових технологій AI.
   

Вимоги:

• Досвід роботи в ML/AI від 2 років.
• Знання Python, R або іншої мови програмування для машинного навчання.
• Досвід роботи з бібліотеками та фреймворками (TensorFlow, PyTorch, OpenCV тощо).
• Знання алгоритмів машинного навчання, нейронних мереж, обробки природної мови (NLP) або комп’ютерного зору (Computer Vision).
• Досвід роботи з базами даних та системами розподілених обчислень (Big Data – буде плюсом).
• Досвід в роботі з медичними проектами в США (буде плюсом).
• Знання HIPAA compliance і робота з медичним даними.
• Вміння працювати з API та інтегрувати ML-моделі в програмні продукти.
• Досвід роботи з хмарними платформами (AWS, GCP, Azure – буде плюсом).
   

Буде перевагою:

• Досвід роботи в комерційних проєктах з AI.
• Участь у наукових дослідженнях, публікації у сфері Data Science.