Jobs Data Science

Один із провідних продуктових IT-холдингів України запрошує до команди Data Scientist!
Якщо тобі цікаво створювати ML-рішення, впроваджувати рекомендаційні системи та працювати з масштабними даними у професійному середовищі - будемо раді знайомству 🚀
 

Обов’язки:

• Розробка та навчання моделей машинного навчання (регресія, класифікація, кластеризація).
• Побудова й удосконалення рекомендаційних систем для бізнес-задач.
• Написання ефективного та масштабованого коду на Python.
• Написання та оптимізація SQL-запитів для отримання та аналізу даних.
• Співпраця з командою та дотримання кращих практик у версійному контролі (Git) та тестуванні.
   

Вимоги:

• 4+ роки досвіду у Data Science/Machine Learning.
• Впевнене володіння Python, SQL, Git.
• Глибоке розуміння методів ML (регресія, класифікація, кластеризація).
• Досвід розробки production-рішень з якісним та масштабованим кодом.
   

Буде плюсом:

• Досвід в побудові рекомендаційних систем.
• Знання тестування та MLOps-підходів.
   

Ми пропонуємо:

• Конкурентну зарплату та стабільні виплати.
• Медичне страхування.
• Гнучкий графік (старт з 8:00 до 11:00).
• L&D центр, self-learning бібліотека, доступ до внутрішніх та зовнішніх курсів.
• Програму ротації та кар’єрного розвитку.
• Підтримку ментального здоров’я (групові та індивідуальні сесії з психологом).
• Дружню команду експертів та продукти світового рівня.

Що потрібно буде робити:

• Розробка, навчання моделей машинного навчання для задач регресії, класифікації та кластеризації.
• Побудова та вдосконалення рекомендаційних систем під потреби бізнесу.
• Написання чистого, ефективного та масштабованого коду на Python.
• Написання та оптимізація SQL-запитів для отримання та аналізу даних.
• Співпраця з командою та дотримання кращих практик у версійному контролі (Git) і тестуванні.
  
  Must-Have Skills:
• 4+ років практичного досвіду в Data Science / Machine Learning.
• Впевнені знання Python, SQL та Git.
• Глибоке розуміння методів ML (регресія, класифікація, кластеризація).
• Досвід розробки production-рішень з якісним та масштабованим кодом.
  
  Nice-to-Have Skills:
• Досвід створення рекомендаційних систем.
• Знання тестування та MLOps-підходів.
  
  Що ти отримаєш:
• Self-learning бібліотеку, доступ до платних курсів.
• Групові обговорення та індивідуальні сесії з психологом.
• 20 робочих днів оплачуваної відпустки та лікарняні.
• Вихідний день на День народження.
• Медичне страхування.
• Подарунки на річниці.
• L&D центр з курсами для співробітників.

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

Мова та технології

Python NLP  Hugging Face Transformers  OpenAI API   LangChain  NLTK  spaCy

LLM GPT  BERT  T5  LLaMA  AWS  PyTorch  TensorFlow  BLEU   ROUGE   perplexity  

Твої обов’язки:

Розробка та впровадження моделей LLM

Адаптація існуючих open source  LLM ( LLaMA, або Hugging Face Transformers) під специфічні бізнес-завдання контактного центру на українській мові

Налаштування моделей для роботи з різними мовами, контекстами та специфікою галузі

Інтеграція моделей у робоче середовище:

Розробка API для інтеграції чат-ботів у системи контактного центру

Забезпечення безперервної інтеграції та доставки (CI/CD) моделей у продакшн середовище

Покращення моделей та їх продуктивності

Тонке налаштування (fine-tuning) моделей на специфічних даних компанії

Моніторинг продуктивності моделей та внесення оптимізацій для покращення точності, швидкості та релевантності відповідей

Робота з даними:

Збір, обробка та анотація текстових даних для навчання

Впровадження методів генерації синтетичних даних для розширення датасетів

Використання методів фільтрації та очищення даних для забезпечення якості

Тестування та експерименти:

Проведення A/B тестування функціоналу чат-бота

Дослідження та впровадження методів навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning) для покращення взаємодії чат-бота з клієнтами

Співпраця з командами:

Тісна взаємодія з бізнес-аналітиками, продуктовими менеджерами та розробниками для формування вимог

Робота з командами DevOps для забезпечення стабільності сервісу

Вимоги:

Вища технічна освіта в галузі комп’ютерних наук, прикладної математики, штучного інтелекту або суміжних напрямів

2- 3 роки досвіду розробки машинного навчання

Досвід роботи з LLM та NLP-проектами (українською мовою)

Успішно реалізовані проекти у сфері створення інтелектуальних чат-ботів

Мови програмування: Впевнене володіння Python

Інструменти та фреймворки для NLP:

Hugging Face Transformers, OpenAI API, LangChain, NLTK, spaCy

Моделі глибокого навчання:

Досвід роботи з LLM (GPT, BERT, T5, LLaMA тощо)

Робота з AWS  для розгортання моделей

Знання основ препроцесингу тексту: токенізація, нормалізація, видалення шумів

Інструменти навчання: PyTorch, TensorFlow

Контроль версій: Git

Метрики: Вміння оцінювати моделі за допомогою таких метрик, як BLEU, ROUGE, perplexity

Вміння формулювати задачі та пропонувати рішення

Самостійність у прийнятті рішень та розробці функціоналу

Командна робота та взаємодія з іншими департаментами

Добре мати:

Досвід у навчанні моделей з підкріпленням (RLHF) для генерації тексту

Знання архітектури LLM та можливість модифікації існуючих моделей

Досвід інтеграції чат-ботів із системами CRM, Help Desk або іншими сервісами

Знання принципів роботи з векторними базами даних (наприклад, Pinecone, Weaviate, FAISS) для пошуку по тексту

Що ми пропонуємо:

Роботу у цікавих проектах з нестандартними рішеннями

Ринкову оплату праці

Повний бухгалтерський супровід

Performance review

Командну підтримку у адаптації на новому робочому місці

Швидкість у прийнятті рішень

Безпосередній вплив на розвиток продукту

Оплачувані лікарняні та відпустка

Можливість повного remote

Гнучкий графік роботи, де головне – результат.

Ми шукаємо Machine Learning Engineer (ML Engineer), який прагне працювати в динамічному середовищі та розділяє цінності взаємної довіри, відкритості та ініціативності.

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

Ми прагнемо знайти цілеспрямованого професіонала, який вміє працювати в режимі багатозадачності, орієнтованого на якість та результат.

Основні обов’язки:

- Розробка GenAI рішень: Створення та підтримка пайплайнів для генерації персоналізованого контенту (текст, зображення) під задачі CVM
- Fine-tuning та адаптація моделей: Донавчання моделей на внутрішніх даних банку для забезпечення необхідного Tone of Voice та візуального стилю
- Створення AI-асистентів для автоматизації внутрішніх задач 
- Тісна взаємодія з технічними командами та бізнес-замовниками для успішного впровадження ML-сервісів у внутрішні системи та процеси банку

Основні вимоги:

- Вища освіта (в галузі прикладної математики, статистики, економічної кібернетики, програмування)

- 2+ роки досвіду роботи в області в Data Science / Machine Learning

- Досвід повного циклу розробки моделей: від збору даних та аналізу до впровадження.

- Досвід написання запитів до БД

- Практичний досвід роботи з GenAI: успішні кейси донавчання LLM або моделей генерації зображень
Відмінне знання Python (ML toolkit) та SQL (написання складних запитів, оптимізація)

- Глибоке розуміння методів машинного навчання, алгоритмів, математичної статистики, теорії ймовірностей та аналізу даних.

- Практичний досвід роботи з Amazon Bedrock та Google Gemini, а також використання оркестраторів (наприклад, LangChain або LlamaIndex) для побудови застосунків

- Глибоке розуміння технік генерації (Prompt Engineering, In-context learning) та досвід налаштування моделей для створення персоналізованого контенту (текст/зображення) під бізнес-вимоги

- Вміння створювати чітку технічну документацію та візуалізувати результати роботи моделей

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

Привіт, ми з Evoplay) Одна з найбільших продуктових компаній в України, що створює екосистему проектів, які пропонують прогресивні та комплексні рішення для ігрової онлайн-індустрії. 

Ми у пошуках Data Scientist.

 

Що потрібно буде робити:

• Розробка, навчання моделей машинного навчання для задач регресії, класифікації та кластеризації.
• Побудова та вдосконалення рекомендаційних систем під потреби бізнесу.
• Написання чистого, ефективного та масштабованого коду на Python.
• Написання та оптимізація SQL-запитів для отримання та аналізу даних.
• Співпраця з командою та дотримання кращих практик у версійному контролі (Git) і тестуванні.
  
  Must-Have Skills:
• 4+ років практичного досвіду в Data Science / Machine Learning.
• Впевнені знання Python, SQL та Git.
• Глибоке розуміння методів ML (регресія, класифікація, кластеризація).
• Досвід розробки production-рішень з якісним та масштабованим кодом.
  
  Nice-to-Have Skills:
• Досвід створення рекомендаційних систем.
• Знання тестування та MLOps-підходів.
  
  Що ти отримаєш:
• Self-learning бібліотеку, доступ до платних курсів.
• Групові обговорення та індивідуальні сесії з психологом.
• 20 робочих днів оплачуваної відпустки та лікарняні.
• Вихідний день на День народження.
• Медичне страхування.
• Подарунки на річниці.
• L&D центр з курсами для співробітників.

Вимоги до володіння мовами

Data Science/Machine Learning

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.

RozetkaPay – платіжний сервіс, що забезпечує зручні, швидкі та надійні платежі як онлайн, так і офлайн, роблячи процес купівлі простим і безпечним.

Продукт входить до групи компаній EVO-Rozetka та побудований на базі найбільших маркетплейсів країни, якими щодня користуються мільйони українців. Рішення RozetkaPay уже використовують Rozetka, Prom, Vchasno, Bigl, Shafa, Volonter by Prom, Vodafone, Robota, Tickets та інші партнери.

Шукаємо Senior Data Scientist (FinTech) до Risk Team. Мета ролі – створювати і підтримувати високоякісні ML-моделі для оцінки клієнтів і підвищення ефективності ризик-менеджменту в складному фінтех-продукті.

Основні задачі:

• Розробка і впровадження рейтингових статистичних і експертних моделей класифікації клієнтів.
• Робота з даними, підготовленими аналітиками: пошук закономірностей, кореляцій і прихованих взаємозв’язків для поліпшення моделей.
• Побудова нових моделей з нуля та поступове введення їх у продакшн, включно з актуалізацією та оптимізацією існуючих рішень.
• Моніторинг продуктивності моделей: відстеження змін, показників ефективності та їх коригування.
• Участь у розробці та підтримці моделей маркетингової ефективності на наступних етапах розвитку продукту.
• Генерація ідей і пропозицій щодо покращень моделей, обґрунтування вибору підходів та пояснення рішень команді.
• Робота в сучасному ML-середовищі та глибоке занурення в деталі моделей та даних.

Наші очікування:

• Бекграунд у data science 5+ років.
• Вища освіта в галузі математики, статистики, економічної кібернетики або IT.
• Глибокий досвід роботи з Python (Pandas, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM) або R.
• Робота з SQL/BigQuery, Jupyter або іншим середовищем для аналізу даних.
• Використання MLflow/DVC для моніторингу моделей (PSI, KS, SHAP) та Git для контролю версій.
• Розробка ML-моделей: логістична регресія, дерева рішень, GBM для скорингу.
• Feature engineering на основі транзакцій, DPD, fraud.
• Сильний математичний та технічний бекграунд, аналітичне мислення.
• Чесна, прозора та пряма комунікація.
• Увага до деталей та готовність глибоко занурюватися в дані.
• AI-friendly, ідеально із досвідом впровадження/автоматизації процесів.
• Розвинені навички інтерпретації/презентації моделей.
• Як перевага – досвід роботи в банківський сфері з розбудові скорингових моделей оцінки позичальника.

Наш офер:

• Бути в центрі даних і рішень. Можливість працювати з великою кількістю даних та реально впливати на розвиток продукту і бізнес-процесів.
• Кар’єрний розвиток. Роль відкриває шлях до лідерства: у майбутньому можна очолити команду DS та розвивати інших.
• Різні команди – різний досвід. Співпраця з різними підрозділами дозволяє прокачати комунікаційні, аналітичні та лідерські навички, працюючи над цікавими завданнями.
• Стабільність та підтримка. Офіційне працевлаштування, 24 дні оплачуваної відпустки, медичне страхування та доступ до корпоративного психолога.
• Гнучкий формат роботи. Фултайм із можливістю працювати віддалено або з офісу в Києві з комфортними умовами.
• Цінності та соціальна відповідальність. Прозорі процеси, рівні можливості, участь у тімбілдингах, волонтерських ініціативах та професійних ком’юніті.
• Продукт із реальним впливом. Робота з платіжним сервісом, який спрощує життя мільйонів користувачів і робить внесок в економіку країни.

Про процес рекрутингу: знайомство з рекрутером → інтерв’ю з лідером → фінальне інтерв’ю з технічною командою → офер.

Зацікавило?
Чекаємо на відгук та знайомство!

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

Що ви будете робити

• Проєктувати, впроваджувати та підтримувати production-ready AI/ML solutions
• Трансформувати бізнес-вимоги у масштабовані технічні рішення
• Будувати та підтримувати data pipelines для feature engineering і model workflows
• Підтримувати повний ML lifecycle: data preprocessing, feature engineering, model training, deployment, monitoring та retraining
• Забезпечувати інтеграцію ML-рішень у бізнес-процеси та data flows
• Тісно співпрацювати з Data Scientists і Data Engineers в межах кількох проєктів

• Покращувати масштабованість, надійність і підтримуваність ML-систем у production

   

Що ми очікуємо від васMust have

• Практичний досвід роботи з end-to-end ML lifecycle
• Сильний hands-on досвід з Azure ML Studio або подібними cloud ML platforms, такими як AWS SageMaker чи Google Vertex AI
• Впевнена експертиза у Snowflake та dbt або аналогічних modern data platforms
• Високий рівень володіння Python для ML development
• Сильні знання SQL
• Розуміння CI/CD principles, Git та MLOps practices
• Вміння перетворювати бізнес-потреби у практичні технічні рішення

• Сильні комунікаційні навички та вміння ефективно працювати в команді

   

Nice to have

• Розуміння network security та cloud infrastructure concepts, зокрема VNETs і Private Endpoints
• Досвід роботи з FastAPI або Flask
• Досвід роботи в data-driven або fintech середовищі

Tech stack

Python, SQL, Azure ML, Snowflake, dbt, Git, CI/CD

FastAPI / Flask — буде перевагою

Ми пропонуємо

• Компенсація: до 5,800 USD gross
• Перегляд заробітної плати: 1 раз на рік, за результатами performance review
• Оформлення через Дія.City / Дія Employment
• Можливість бронювання від мобілізації відповідно до чинного законодавства та внутрішньої політики компанії
• Remote-first формат роботи
• Оплачувана відпустка та лікарняні (умови залежать від формату співпраці / юрисдикції)
• Медичне страхування: базове покриття + mental health та vision care (залежно від пакету)
• Well-being ініціативи: онлайн-йога / руханки та активності для підтримки балансу
• Навчання та розвиток: курси, вебінари, підтримка сертифікацій та внутрішні knowledge-sharing сесії
• Ком’юніті та події: внутрішні івенти, зустрічі та командні активності
• Визнання та подарунки: привітання з важливими подіями, подарунки та знаки уваги від команди
• Автономність і вплив: без мікроменеджменту, можливість впливати на технічні рішення та engineering practices
• Підтримуюче професійне середовище, відкриту комунікацію та мінімум бюрократії