Jobs ML / AI

Role Summary
You will play the role of a semantic architect behind our AI‑powered Knowledge Graph supporting flavor and beverage innovation. This role is responsible for designing ontologies, SHACL validation frameworks, and YARRRML mapping rules that enable structured, high‑quality, machine‑interpretable R&D knowledge. Working closely with flavor scientists, product developers, data engineers, and AI teams, the Ontologist will translate complex scientific concepts into formal knowledge models, maintain consistent terminology and synonyms across domains, and ensure that all R&D data can be integrated, reasoned over, and leveraged for advanced discovery and formulation insights. This position is central to accelerating innovation, improving knowledge reuse, and enabling next‑generation intelligent tools for the R&D organization.

Key Responsibilities

1.Ontology Design & Semantic Modeling
Work with business stakeholders to identify and maintain a set of competency questions that the ontology must support.
Design, extend, and maintain ontologies covering ingredients, flavors, sensory attributes, formulations, human trials, regulatory concepts, and experimental processes.
Perform conceptual modeling with domain experts and translate concepts into formal RDF/OWL semantics.
2. SHACL Constraint and Validation Framework
Develop and maintain SHACL shapes to enforce data quality, structural validity, consistency rules, and business constraints across the Knowledge Graph.
Collaborate with data engineers to validate incoming data streams using SHACL rules and produce validation reports.
3. YARRRML & Semantic Mapping Design
Design and maintain YARRRML mapping rules to transform heterogeneous R&D datasets into RDF/Knowledge Graph structures.
Work with data engineering teams to operationalize RML/YARRRML pipelines within ingestion workflows.
4. Knowledge Graph Integration & Reasoning
Collaborate with the development team to integrate ontologies into reasoning engines, entity extraction workflows, and semantic search pipelines.
Support entity alignment, relationship modeling, and enrichment algorithms that drive flavor discovery.
5. Synonym, Terminology & Vocabulary Management
Build and maintain synonym dictionaries, alternative labels, multilingual terms, and context-specific vocabulary used by flavorists and product developers.
Ensure synonym management is consistently reflected across ontologies, SHACL shapes, and mapping rules.
Facilitate terminology alignment workshops with subject matter experts.
6. Governance, Versioning & Documentation
Establish and maintain ontology governance including version control, documentation, and change-management workflows.
Maintain high-quality documentation, competency questions, term definitions, and modeling rationales.
Required Qualification

Proven experience with RDF, RDFS, OWL, and SPARQL.
Hands-on work with ontology editors (e.g., Protégé, TopBraid Composer).
Strong understanding of SHACL, RML/YARRRML, or equivalent mapping frameworks.
Experience in semantic modeling and conceptual data design.
Experience in food science, chemistry, sensory science, or CPG R&D domains.

Preferred Qualifications

Degree in Knowledge Engineering, Information Science, Semantic Technologies, Computational Linguistics, or related fields.
Knowledge of industry ontologies or semantic standards (e.g., SKOS, SAREF, DOLCE, IOF).
Familiarity with graph databases (e.g., Neo4j, GraphDB, Stardog) and knowledge-graph architectures.

Hi! We're building a dedicated AI division — creating both internal tooling and customer-facing AI products. Startup energy, backed by our established 20+ year tech company. New York and Krakow hubs, horizontal structure, direct impact.

What You'll Do

- Build AI-powered tools for internal teams and external customers
- Work directly with LLMs: prompt engineering, evaluation, quality measurement
- Design multi-model solutions — choosing the right model for the right task
- Create APIs, frameworks, and infrastructure that make AI reliable in production
- Measure and improve AI output quality using evaluation frameworks and human feedback

 What We're Looking For

Must have:

- You understand how LLMs behave — not just how to call their APIs
 (You can explain why a model hallucinates and what to do about it)
- Hands-on experience with multiple model families
 (Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, open-source — at least 2-3)
- You've measured AI output quality in production
 (Evaluation frameworks, LLM-as-judge, human validation — any approach counts)
- Prompt engineering as a craft, not a buzzword
 (You iterate, test, and know why your prompts work)
- Backend development experience (Python preferred, any language accepted)
- 2+ years professional software development

Signs you're a great fit:

- You know the difference between GPT-4o, Claude Sonnet, and Gemini Flash
 — and when to use which
- You've built something with AI that solves a real problem (not just a tutorial)
- You've improved AI output quality and can tell us how you measured it
 

Nice to have (we'll teach the rest):

- Experience building developer tools or frameworks
- Multi-agent systems (LangGraph, CrewAI, AutoGen)
- Knowledge of evaluation tooling (LangSmith, Ragas, DeepEval, custom solutions)
- Background in Java or high-performance systems

We are looking for a specialist who will be responsible for the development and maintenance of a complex AI-powered search system built on top of a large interactive knowledge base. The system includes tool calling and agentic behavior that interact with internal tools and multiple types of storage: vector databases for semantic search, document-oriented databases for full-text search, as well as relational and graph databases for lookup by specific identifiers. The search interface is built as an LLM-powered chat that supports natural language queries and returns well-grounded conclusions, recommendations, and links to primary sources.

The candidate will be responsible for designing and implementing the full LLM-powered search pipeline, including orchestration, reasoning, reranking, tool calling, handling tool outputs, validating results, and generating final user-facing responses.

We expect the candidate to:

• Have hands-on commercial experience working with vLLM in self-hosted environments, including model optimization on H100/H200 GPUs, with a solid understanding of GPU architecture principles and cache behavior under production workloads.
• Have a deep understanding of the RAG concept and a proven track record of successfully deploying similar solutions in production.
• Have worked with Haystack, LlamaIndex, LangChain, or similar frameworks, and understand the core differences between them.
• Have experience using MCP and working with LLMs that call external tools and services.
• Have strong Python skills, including architectural principles, design patterns, multithreading, asynchronous programming, modern testing practices, and experience operating systems under load (monitoring, memory optimization, telemetry).
• Have experience working with document-oriented, relational, and vector databases, including an understanding of index types and the appropriate use cases for each.

It would be a plus if you have:

• Experience building or maintaining knowledge bases, AI-powered reporting systems, or chatbots with large context windows.
• Experience training or fine-tuning LLMs or compact models for domain-specific tasks.
• Practical DevOps experience: CI/CD, Kubernetes, Helm, ArgoCD.
• Experience developing OCR- and Vision-Language-based systems for processing unstructured data.
• Experience in data engineering: understanding of ETL/ELT processes, working with orchestrators (Airflow, Temporal, Prefect), and distributed computing systems (Ray, Spark).
• Experience working with Elasticsearch, MongoDB, PostgreSQL, Qdrant/Milvus, Neo4j, and other database systems.
• Understanding of cybersecurity processes and modern approaches to data protection.

We offer a fully remote work format on our own product, which uses state-of-the-art technologies and is focused on the public sector. The company has the status of being critically important to the Armed Forces of Ukraine. If needed, we provide military deferment and the necessary office equipment.

–––––––––––––––––––––––––––––––Рідною–––––––––––––––––––––––––––––––

Шукаємо фахівця, який буде відповідати за розробку та супровід комплексної AI-powered пошукової системи на основі великої інтерактивної бази знань. У системі реалізовано tool calling та agentic behaviour, що працюють із внутрішніми інструментами та різними типами сховищ: векторними базами для семантичного пошуку, документоорієнтованими для повнотекстового пошуку, а також реляційними та графовими базами для пошуку за конкретними ідентифікаторами. Інтерфейс пошуку побудовано у форматі LLM-powered чату, який підтримує запити natural language і повертає аргументовані висновки, рекомендації та посилання на першоджерела. 

У зону відповідальності кандидата входитиме проєктування та впровадження повного пайплайну LLM-powered пошуку, включно з orchestration, reasoning, reranking, tool calling, обробкою відповідей інструментів, валідацією результатів та формуванням фінальних відповідей для користувача. 

Ми очікуємо, що кандидат: 

• Має практичний комерційний досвід роботи з vLLM у self-hosted середовищах, включно з оптимізацією моделей на GPU H100/200, розумінням принципів GPU-архітектур та поведінки кешу під продакшн-навантаженням. 
• Глибоко розуміє концепцію RAG та має досвід успішного впровадження подібних рішень у продакшені. 
• Працював з Haystack / LlamaIndex / LangChain або аналогічними фреймворками та орієнтується в принципових відмінностях між ними. 
• Має досвід використання MCP та роботи з LLM, які викликають зовнішні інструменти й сервіси. 
• Володіє Python на високому рівні: архітектурні принципи, шаблони проєктування, багатопоточність, асинхронність, сучасні практики тестування, а також досвід експлуатації систем під навантаженням (моніторинг, оптимізація пам'яті, телеметрія). 

• Має досвід роботи з документоорієнтованими, реляційними та векторними базами даних, включно з розумінням типів індексів і відповідних сценаріїв застосування. 

   

Буде плюсом: 

• Досвід створення або підтримки баз знань, систем генерації звітів на базі AI, розробка чатботів із великим контекстним вікном.
• Досвід навчання або fine-tuning LLM чи компактних моделей для специфічних задач. 
• Практичний досвід у DevOps: CI/CD, Kubernetes, Helm, ArgoCD. 
• Досвід розробки систем на основі OCR та Vision-Language моделей для обробки неструктурованих даних. 
• Досвід у data engineering: розуміння ETL/ELT-процесів, робота з оркестраторами (Airflow, Temporal, Prefect) та системами розподіленого обчислення (Ray.io, Spark). 
• Досвід роботи з Elasticsearch, MongoDB, PostgreSQL, Qdrant/Milvus, Neo4j та іншими СУБД. 
• Розуміння процесів кібербезпеки та сучасних підходів до захисту даних. 
   

Пропонуємо повністю віддалений формат роботи над власним продуктом, який використовує найсучасніші технології та орієнтований на державний сектор. Компанія має статус критично важливої для Збройних сил України. За потреби надаємо бронювання та необхідну офісну техніку.

Our company is developing its own interactive knowledge base. Users can upload any volume of diverse data, after which the system automatically transforms it into structured, searchable content. To achieve this, we use a comprehensive ML pipeline involving OCR, vision-language models, document parsers, and multiple types of data storage. Search is implemented through an LLM-based chat interface that allows users to submit queries in natural language, retrieve relevant documents, and receive summarized findings and recommendations based on the uploaded materials.

We are currently looking for an ML/AI Engineer with deep experience working with unstructured content - primarily photographs and scanned document copies - who will strengthen our team and lead the development of pipelines and solutions for processing this type of data.

We expect the candidate to:

• Have broad experience working with unstructured data and have used both classical OCR systems (Tesseract, PaddleOCR, EasyOCR) and modern models (PaddleOCR-VL, DeepSeek-OCR, dots.ocr, Qwen3-VL). Understand the strengths and weaknesses of different architectures and the scenarios in which each is most effective.
• Have hands-on experience training and fine-tuning OCR and Vision-Language models.
• Understand algorithmic approaches to image enhancement, preprocessing, and filtering in order to improve downstream recognition quality.
• Have worked with Docling (including advanced backend tuning for parsing complex PDFs and tables), markitdown, Apache Tika, PyMuPDF, and other tools for document conversion and structuring. Be comfortable with processing layered and non-trivial PDF files.
• Have experience working with self-hosted models, including deploying and optimizing models in vLLM environments on H100-class GPUs and above, and understand the principles of GPU architecture and KV cache.
• Have strong Python programming skills, including architectural patterns, multithreading, asynchronous programming, modern testing practices, and experience operating services under high load (monitoring, telemetry, memory utilization).
• Have experience working with document-oriented, relational, and vector databases, and understand index types and the relevant use cases for each type of storage.

It would be a plus if you have:

• Experience working with Speech-to-Text or Video-to-Text pipelines.
• Experience in content analysis, including classification, summarization, and NER.
• Experience in data engineering: understanding of ETL/ELT processes, experience with orchestrators (Airflow, Temporal, Prefect), and distributed computing systems (Ray, Spark).
• Experience in DevOps: CI/CD, Kubernetes, Helm, ArgoCD.
• Experience working with Elasticsearch, MongoDB, PostgreSQL, Qdrant/Milvus, Neo4j, and other storage systems.
• Understanding of modern cybersecurity approaches.
• Hands-on experience with production-grade RAG-based systems.

We offer a fully remote work format on our own product, which uses state-of-the-art technologies and is focused on the public sector. The company has the status of being critically important to the Armed Forces of Ukraine. If needed, we provide military deferment and the necessary office equipment.

–––––––––––––––––––––––––––––––Рідною–––––––––––––––––––––––––––––––

Наша компанія розробляє власну інтерактивну базу знань. Користувачі можуть завантажувати будь-який обсяг різноманітних даних, після чого система автоматично перетворює їх на структурований, придатний для пошуку контент. Для цього застосовується комплексний ML-пайплайн із залученням OCR, VL моделей, документних парсерів та різних типів сховищ даних. Пошук реалізовано через чат на базі LLM, який дозволяє формувати запити звичайною мовою, отримувати релевантні документи, а також узагальнені висновки та рекомендації на основі завантажених матеріалів. 

Зараз ми шукаємо ML/AI інженера з глибоким досвідом роботи з неструктурованим контентом (насамперед фотографіями та скан-копіями документів), який підсилить нашу команду та очолить напрям розробки пайплайнів і рішень для обробки таких даних. 

Ми очікуємо, що кандидат: 
• Має широкий досвід роботи з неструктурованими даними та застосовував як класичні OCR-системи (Tesseract, PaddleOCR, EasyOCR), так і сучасні моделі (PaddleOCR-VL, DeepSeek-OCR, dots.ocr, Qwen3-VL). Розуміє сильні та слабкі сторони різних архітектур і сценарії їх застосування. 
• Має практичний досвід навчання та fine-tuning OCR і Vision-Language моделей. 
• Розуміє алгоритмічні методи покращення зображень, їх попередню фільтрацію та обробку для підвищення якості подальшого розпізнавання. 
• Працював з Docling (включно з тонким налаштуванням бекендів для парсингу складних PDF і таблиць), markitdown, Apache Tika, PyMuPDF та іншими інструментами для конвертації й структуризації документів. Орієнтується у процесингу багатошарових і нетривіальних PDF-файлів. 
• Має досвід роботи з self-hosted моделями, зокрема запуску та оптимізації моделей у середовищах vLLM на GPU рівня H100 і вище, розуміє принципи GPU-архітектури та KV cache. 
• Має сильні навички програмування на Python: архітектурні патерни, багатопоточність, асинхронність, сучасні практики тестування, досвід експлуатації сервісів під високим навантаженням (моніторинг, телеметрія, утилізація пам'яті). 
• Має досвід роботи з документоорієнтованими, реляційними та векторними базами даних, розуміє типи індексів і відповідні юзкейси для кожного типу сховищ. 

Буде плюсом: 
• Досвід роботи з Speech-to-text або Video-to-text пайплайнами.
• Досвід аналізу контенту: класифікація, сумаризація, NER. 
• Досвід у data engineering: розуміння ETL/ELT-процесів, робота з оркестраторами (Airflow, Temporal, Prefect) та системами розподіленого обчислення (Ray.io, Spark). 
• Досвід у DevOps: CI/CD, Kubernetes, Helm, ArgoCD. 
• Досвід роботи з Elasticsearch, MongoDB, PostgreSQL, Qdrant/Milvus, Neo4j та іншими сховищами. 
• Розуміння сучасних підходів до кібербезпеки. 
• Практичний досвід із системами на основі RAG у продакшені. 

Пропонуємо повністю віддалений формат роботи над власним продуктом, який використовує найсучасніші технології та орієнтований на державний сектор. Компанія має статус критично важливої для Збройних сил України. За потреби надаємо бронювання та необхідну офісну техніку.

Location: Remote-first, Europe (Spain or UK preferred)

Office: Barcelona available

Engagement: Full-time, long-term

Employment: In-house

About the Company

Our client is a European health technology company building an AI-driven virtual assistant for clinicians — a real-time system that helps healthcare professionals perform tasks faster and more accurately.

Their mission is to build intelligent, low-latency AI agents that communicate naturally through text and voice, supporting healthcare providers, payers, and pharmaceutical companies.

Core Stack: Python, FastAPI, Docker, Kubernetes, Argo CD, gRPC, Redis, Postgres, WebRTC

Focus Areas: Real-time AI agents, voice systems, event-driven architectures, multi-agent orchestration

Who We’re Looking For

This is a Senior-level (6–7+ years) AI Engineer role.

We’re looking for someone who is highly experienced in building AI/ML systems - not just experimenting with the latest APIs, but shipping real production systems.

You are a software-first AI engineer:

• You understand architectures, reliability, observability, SLAs, and production constraints - not just prompts.

Mandatory background:

• Strong AI/ML expertise + solid software engineering fundamentals
• Experience that predates the LLM boom, showing a foundational understanding of ML/Software Engineering beyond prompt engineering.
• Proven experience with production AI/ML systems
• Previous startup experience (required)

Deep expertise in at least one:

• Voice AI systems
• Multi-agent architectures
• Low-latency software systems

What You’ll Own

You will take ownership of critical AI infrastructure components, including:

AI Brain Service (End-to-End)

• Architecture design, SLAs, latency budgets
• Failure modes & reliability engineering
• Production rollouts and system evolution

Real-Time & Voice Systems

• Streaming text/voice
• VAD, barge-in, turn-taking, interruption handling
• WebRTC, SIP, LiveKit (strong plus)
• Latency optimization under real-world constraints

Multi-Agent Orchestration

• Planner–executor–critic patterns
• Role routing & shared memory
• Tool routers & coordination protocols
• Evaluation-driven iteration

RAG & Retrieval Engineering

• Hybrid retrieval & re-ranking
• Query rewriting, compression, caching
• Freshness & grounding
• Faithfulness and relevancy evaluation

Evaluation & Observability

• Pre-call validation & safety enforcement
• In-call tracing (prompts, tools, tokens, latency, cost)
• Post-call automated evals (hallucination, safety, regressions)
• OpenTelemetry instrumentation
• Shadow evals & drift detection

Minimum Qualifications

• 6–7+ years of ML/backend engineering in product environments
• Strong Python expertise (FastAPI, asyncio, pydantic)
• Experience shipping production AI/ML systems
• Experience in startup environments
• Real-time system experience
• Strong understanding of architecture, observability & reliability

Nice to Have

• DSPy, MiPRO, GEPA
• LLM evaluation frameworks / LLM-as-judge setups
• WebRTC/SRTP, SIP, TURN/SFU tuning
• GCP (Cloud Run, GKE, Pub/Sub, Vertex AI)
• Healthcare domain experience

Example Problems You’ll Solve

• Push median voice round-trip below 2 seconds while preserving turn-taking.
• Implement OTEL-first tracing for agent graphs with automated evaluation triggers.
• Improve RAG with hybrid retrieval + measurable faithfulness gains.
• Turn EHR integrations into reliable LLM tools.

Working Style

• Remote-first (EU time zones preferred)
• Barcelona office available
• Direct collaboration with Head of AI and Engineering
• Fast iteration, high ownership
• Strong architectural influence

We are looking for a SAR Processing Engineer – AI with hands-on experience combining raw SAR signal processing and AI models for object and structure recognition. This role sits at the intersection of radar physics, signal processing, and machine learning. You will design AI models that work directly on raw radar returns, integrate them into deployable systems, and validate them through real-world testing.

Our client is building next-generation AI-powered SAR sensing systems for exploration, reconnaissance, and material-penetrating detection. We work with government and defense customers to develop systems that “see through everything.” You will join an elite engineering team working directly with the founders in a unique location—a former Berlin airport with massive outdoor testing areas.

Work Model

• On-site preferred: Remote, but 1 time per month, need to fly to Berlin for field tests.

Experience Requirements

• Mid-level: 3–4 years of professional experience in signal processing or ML, with at least 1+ year of hands-on experience specifically with Synthetic Aperture Radar (SAR).
• Senior level: 5+ years of professional experience in radar systems or advanced signal processing, with a proven track record of applying AI/ML to raw sensor data.
• Core Focus: This is not a pure ML role. We require a deep understanding of radar physics combined with AI expertise.

Key Responsibilities

• AI/ML Development: Design and implement robust models for processing raw SAR data (Level 0) for object detection, structure recognition, and automated classification.
• System Integration: Integrate AI models into deployable SAR payloads for airborne (UAV) platforms and build production-ready real-time processing frameworks.
• Performance Optimization: Optimize compute performance across CPU and GPU architectures (CUDA).
• Cross-functional Collaboration: Work closely with SAR system engineers, RF/Hardware teams, and software developers.
• Testing & Validation: Lead data collection and testing for AI model validation across the full lifecycle: from simulation to field deployment.

Required Qualifications

• SAR Expertise: Hands-on experience with Synthetic Aperture Radar and raw (Level 0) radar data.
• Programming: Strong skills in Python and/or C++.
• Technical Depth: Solid understanding of radar systems, RF fundamentals, signal processing, and SAR calibration/error correction.
• Acceleration: Experience with CUDA / GPU acceleration is a strong plus.
• Mindset: Ability to bridge the gap between algorithm R&D and deployable production-grade code.

Preferred Qualifications

• Experience with airborne SAR payloads (UAV, aircraft) or material-penetrating SAR (soil/foliage).
• Background in defense or government-funded projects.
• Experience with NATO-restricted or export-controlled technologies.

Why Join?

• Real Impact: Work on technology that goes from the lab directly to field deployment to solve real-world defense challenges.
• Ownership: Be an early engineer shaping both the product and the company’s technical roadmap.
• Incentives: Competitive compensation plus VSOP (shares) / equity packages.

Sprinterra is a technology and consulting company delivering custom software solutions and digital transformation initiatives for clients in the US and Europe. We combine strong engineering practices, Agile delivery, and business-oriented thinking. A key focus for Sprinterra is the adoption of AI-driven solutions - both internally and in client projects - to significantly increase efficiency, quality, and scalability.

Role Overview
We are looking for a senior executive technology leader who will own and drive Sprinterra's overall Technology and AI vision at the company level. This role carries full responsibility for defining, implementing, and scaling our AI-first transformation strategy across internal operations, delivery models, and client solutions.

The primary objective is to reposition Sprinterra as an AI-enabled organization by systematically transitioning from traditional manual processes to AI Agents, intelligent automation, and augmented engineering workflows.

This role operates at the executive level in close partnership with the Management Board, contributing to company-wide strategic decisions, investment priorities, capability development, and long-term technology positioning.

The Technology & AI Strategy Lead combines strategic leadership with architectural oversight and hands-on technical credibility. In addition to setting direction, this leader ensures execution, guiding teams, shaping complex solution architectures, supporting pre-sales initiatives, mentoring senior engineers, and acting as the ultimate technical authority within the organization.

Why join Sprinterra?
This is a rare opportunity to define and implement an AI-first transformation from the ground up. You will shape how a growing international technology company evolves its delivery model, internal operations, and client solutions through AI Agents and intelligent automation.

As Technology & AI Strategy Lead, you will operate as a key executive partner to the Management Board, directly influencing company strategy, investment priorities, and long-term market positioning.

Your decisions will shape:

• How we work
• What we build
• How we compete
• How we scale

Key Responsibilities
AI & Technology Strategy

• Define, own, and continuously evolve Sprinterra's overall Technology and AI strategy at the company level
• Identify and prioritize strategic opportunities to transition from traditional delivery models to AI Agents, LLM-driven workflows, and intelligent automation
• Establish and govern a long-term AI transformation roadmap fully aligned with business objectives, growth targets, and market positioning
• Advise and report to the Management Board on technology vision, investment priorities, progress, risks, and measurable outcomes
• Lead company-wide adoption of AI tools, frameworks, and engineering standards
• Drive organizational evolution toward AI-augmented delivery models and next-generation engineering practices
• Define and enforce standards, governance models, and best practices for responsible, secure, and scalable AI implementation
• Ensure all AI initiatives meet enterprise-grade expectations in quality, security, compliance, and ethical responsibility

Hands-on Engineering & Architecture

• Provide executive-level technical oversight and intervene hands-on in strategically critical or high-complexity projects when required
• Define architectural principles and review system and AI architectures across the organization
• Ensure solutions are scalable, secure, maintainable, and aligned with long-term technology strategy
• Act as the ultimate technical authority and escalation point for complex architectural or engineering challenges

Pre-Sales & Technical Sales

• Lead and shape technical pre-sales strategy in collaboration with Sales and Delivery leadership
• Define high-level system architectures and AI-driven solution approaches for strategic client proposals
• Serve as a trusted executive-level technical advisor in client meetings, workshops, and negotiations
• Translate complex business challenges into differentiated, AI-enabled technology solutions that strengthen Sprinterra's market position

Required Skills & Experience

• 10+ years of progressive experience in software engineering, system architecture, and technology leadership
• Proven track record of defining and executing company-level technology and AI strategies
• Strong practical experience with AI/ML, LLMs, AI Agents, and intelligent automation in production environments
• Demonstrated ability to lead large-scale technology transformations, not just individual projects
• Hands-on technical background with the ability to dive deep when strategically necessary
• Experience aligning technology initiatives with business strategy, growth objectives, and market positioning
• Executive-level communication skills, with the ability to influence board members, senior stakeholders, and clients
• Experience leading technical pre-sales, shaping solution strategy, and representing technology at the executive client level
• Strategic leader with full ownership mindset and accountability for outcomes
• Capable of balancing long-term vision with disciplined execution
• Confident decision-maker comfortable operating with ambiguity and high impact
• Influential communicator able to align leadership, engineering, and business teams
• Drives change rather than maintaining status quo
• Trusted advisor to executive leadership and key clients

Philip Morris Ukraine, on behalf of its Partner, is looking for an AI Solutions Engineer. 
 

What You’ll Do:

• Translate Business Vision into Intelligent AI Solutions
  Analyze business requirements and translate them into machine learning or AI-driven solutions. Formalize problem statements, define success metrics, and propose optimal technical approaches aligned with business objectives.
• Drive Innovation with Emerging AI Technologies
  Research emerging AI approaches and implement best practices within the team. Evaluate new models, frameworks, and architectural patterns with a strong focus on business impact.
• Design High-Impact LLM & Prompt Strategies
  Develop prompt strategies and LLM-based pipelines. Optimize prompt structures, manage contextual inputs, and build stable interaction flows with large language models.
• Build Advanced RAG & Embedding Architectures
  Work with RAG architectures, embedding models, and vector databases. Design retrieval pipelines that ensure relevance, accuracy, and scalability of AI-powered solutions.
• Ensure Generative AI Quality & Reliability
  Evaluate generative model performance, including hallucination rates and response relevance. Establish testing, monitoring, and continuous improvement practices for LLM-based systems.
• Build Scalable ML & AI Solutions
  Develop and optimize large-scale data pipelines using advanced machine learning and AI. Create predictive models for segmentation, personalization, and behavioral forecasting—continuously improving accuracy and performance.
• Be a Strategic AI Partner Across Teams
  Collaborate with product managers, analysts, and developers to align on solution design and implementation. Support cross-functional decision-making by balancing speed, quality, and scalability.
   

Who Are We Looking For?
 

Hard Skills

• Higher Education in Computer Science, System Analysis, Informatics, Mathematics.
• 2+ years of experience translating complex business problems into actionable insights through hands-on analytics.
• 1.5+ years of experience in data science, machine learning, and predictive modeling.
  1.5+ years of Experience with LLMs, NLP, STT, RAG etc.
• Strong SQL and Python skills (e.g., NumPy, Pandas, scikit-learn, Matplotlib).
• Experience with BI tools like Power BI, Looker or Tableau is a plus
• Solid understanding of the ML lifecycle — from EDA to production deployment.
• English: Upper-Intermediate or higher.
   

Soft Skills

• High level of autonomy, ownership, and accountability.
• Excellent communication skills — able to explain complex ideas clearly.
• Passion for solving meaningful problems and improving consumer experience.
• Curiosity and drive to stay ahead in the fast-evolving analytics and AI landscape.
   

What We Offer: 

• Work with well-known global brands that have a strong history but are still open to trying new ideas.
• An easy entry into a global corporation with stability and long-term growth opportunities.
• A young, friendly, and experienced team that supports learning and development.
• Challenging and meaningful tasks are shaped by a highly regulated industry, where every solution requires creativity and smart problem-solving.
• Competitive level of compensation & social package.

Ми шукаємо AI Engineer (Automation & Pipelines) з практичним досвідом роботи з генеративними системами, який хоче долучитися до створення продукту нового покоління.
 

У цій ролі ти працюватимеш над проєктуванням, оптимізацією та масштабуванням медіа-пайплайнів — від логіки генерації до стабільності, якості та відтворюваності результатів у продакшені.
Саме від цієї інженерної системи напряму залежить якість контенту, який отримують користувачі.

Що потрібно, щоб приєднатися до нас:

• 2+ роки практичного досвіду в AI / Generative Systems Engineering
  (де промпти — це частина пайплайну, а не окремий артефакт)
• Досвід роботи з генеративними моделями:
  • text-to-image
  • image-to-image
  • image-to-video
  • video-to-video
  • мультимодальні сценарії
• Досвід побудови автоматизованих генеративних флоу або агентів
• Досвід інтеграції open-source моделей і тулів у production-середовище
  (з фокусом на стабільність і масштабування)
• Впевнена робота з ComfyUI як інженерним середовищем:
  • побудова multi-step workflow
  • оптимізація графів
  • дебаг пайплайнів
  • робота з кастомними нодами
• Розуміння того, як поводяться моделі в продакшені:
  • нестабільність генерації
  • артефакти
  • втрата деталей
  • варіативність результатів
• Здатність швидко тестувати нові моделі та приймати рішення на основі практики
   

З чим ти працюватимеш на цій позиції:

• Проєктувати та розвивати генеративні медіа-пайплайни
  (image → video, text → video) для створення маркетингового контенту
• Будувати стабільні workflow, які дають передбачуваний результат у продакшені
• Контролювати якість генерації:
  • консистентність стилю
  • збереження product identity
  • відсутність артефактів
• Оптимізовувати пайплайни:
  • швидкість генерації
  • стабільність результатів
  • масштабування під навантаження
• Розробляти та підтримувати складні ComfyUI-графи
• Діагностувати проблеми в генерації та знаходити інженерні рішення
• Досліджувати нові моделі й інструменти та інтегрувати ті, що реально дають value

Рекрутмент процес:
Інтервʼю з рекрутером > Тестове завдання > Інтервʼю з CEO > Референс-чек > Джоб оффер.
 

Пиши, поспілкуємося!

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

OBRIO — продуктова IT-компанія з екосистеми бізнесів Genesis. Наша команда складається з понад 350 талановитих професіоналів, чиї амбіції та прагнення до успіху допомагають нам створювати найкращі продукти на ринку. Наші офіси є у Києві, Львові та Варшаві.
 

Ми розвиваємо Nebula — найбільший бренд у ніші духовного самопізнання. У Nebula понад 60 мільйонів користувачів з усього світу. Продукт неодноразово ставав додатком № 1 в Apple Store та Play Market у США, Канаді та Австралії. Nebula доступна на iOS, Android та Web.
 

Більше досягнень продукту, який розвиває команда OBRIO:

• Nebula — № 1 продукт у своїй ніші за кількістю завантажень та показниками доходу;
• OBRIO — lovemark-brand з найвищим eNPS (Forbes);
• 60 мільйонів користувачів з усього світу;
• Користувачі з 50+ країн;
• 4.8 — середній рейтинг в AppStore (з більш ніж 215 тисяч оцінок).
• Про досягнення OBRIO та експертизу команди писали такі Tier-1 міжнародні та українські медіа, бренди, такі як: Forbes Ukraine, TechCrunch, VECTOR, The Next Web, Tech.eu, Entrepreneur Media, Fast Company, AIN, IT Arena, MEGOGO, DOU, Projector Institute.
   

Cьогодні наш наступний стратегічний крок — системно розвивати AI-напрям і масштабувати його вплив на бізнес. Тому шукаємо AI Lead, який зможе взяти на себе лідерство в розвитку AI-стратегії компанії, побудувати масштабовані рішення та зібрати сильну команду (наразі вже є 2 AI Engineer).
 

Твої задачі:

• Ведення AI-ініціатив на всіх етапах — від ідеї до продакшен-релізу в різних департаментах (content, marketing, support)
• Формування та пріоритизація AI-roadmap разом зі stakeholders
• Побудова масштабованих, повторно використовуваних та інтерпретованих моделей
• Забезпечення відповідального використання AI (data ethics, privacy, explainability)
• Найм, менторинг, розвиток та підтримка team members
• Прийняття технічних рішень, що напряму впливають на бізнес-результати
  Взаємодія з продуктовими командами, інженерами та DevOps-командами для інтеграції AI у робочі процеси
   

Твій досвід:

• 5+ років у прикладному AI/ML
• 1+ рік на позиції Lead або менторській ролі
• Успішні кейси запуску моделей у продакшен
• Досвід з генеративними моделями / LLM (OpenAI API, LangChain, etc.)
• Cloud platforms (AWS/GCP)

Наші бенефіти:

• Можеш обрати зручний для себе формат роботи: віддалено з дому або з одного з наших офісів у Києві, Львові чи Варшаві (гібридний формат роботи також можливий).
• 20 days off на рік, вихідні на державні свята, необмежена кількість лікарняних днів коштом компанії;
• Онлайн послуги корпоративного лікаря, медичне страхування в Україні або компенсація фіксованої суми медичного страхування закордоном після проходження випробувального терміну;
• Річний бюджет на турботу про своє фізичне, ментальне здоров’я та розвиток;
• Круті командні онлайн/офлайн івенти та тімбілдинги.
   

Так виглядає наш процес найму на цю посаду: Дзвінок-знайомство з рекрутером (20-30 хвилин) ➡️ Test task ➡️Tech interview (1-1.5 hours) ➡️ Job offer.
 

Привіт! 👋

Ми — OBRIO, продуктова IT-компанія з екосистеми Genesis, яка створює Nebula — найбільший spirituality бренд із 70M+ користувачів.
OBRIO — це люди й амбіції, з яких усе почалося. Уяви, від 8 ентузіастів ми виросли у команду з 300+ професіоналів, які щодня створюють рішення, що впливають на життя людей у всьому світі.
 

• За 6+ років Nebula виросла з ідеї у платформу і стала частиною життя мільйонів користувачів у понад 60 країнах.
• На платформі працюють 1500+ експертів. Ми створили складну операційну модель, яка щодня допомогає вирішити унікальні запити користувачів.
• Наш щорічний маркетинговий бюджет вимірюється десятками мільйонів доларів — і це дає нам можливість масштабуватись глобально.
• І все це — завдяки команді, яка стала справжнім lovemark брендом із найвищим рівнем eNPS за Forbes.
   

Зараз ми прагнемо стати першим українським юнікорном, створюючи масштабний глобальний продукт у ніші духовного саморозвитку, that will have our names inscribed in history.

Щоб здійснити це ми шукаємо AI Engineer, який підсилить нашу команду, щоб створювати рішення, що змінюють життя мільйонів користувачів у світі.
 

Саме команда визначає масштаб того, що ми будуємо.

Чому наша команда — твоє сильне середовище?

• Понад 90 інженерів працюють над продуктом для 70+ мільйонів користувачів по всьому світу. Більшість Tech-команди — Middle+ та Senior спеціалісти з глибокою експертизою.
   

У команді ти працюватимеш разом з Антоном (СТО OBRIO). Працюючи напряму з ним, ти матимеш реальний вплив на технічну стратегію продукту, швидкі рішення та можливість будувати AI-рішення на рівні бізнесу.
 

Які виклики тебе чекають?

• Побудувати внутрішні AI-рішення з нуля .
• Перетворювати бізнес-запити команд у ефективні LLM-архітектури (RAG, embeddings, vector search).
• Закласти фундамент AI-інфраструктури, яка зростатиме разом із бізнесом.
   

Твій вплив ми бачимо в:

• Скороченні часу команд на рутинні задачі завдяки AI-автоматизації процесів.
• Формуванні AI як реального бізнес-інструменту, а не експерименту.
• Створенні довгострокової цінності — AI-систем, які напряму впливають на ефективність компанії.
• Підвищенні швидкості прийняття рішень через кращий доступ до даних і знань.
   

Що сприяє твоєму успіху у цій ролі?

• Ти маєш 1+ рік досвіду у розробці та інтеграції AI/LLM-рішень
• Ти реалізовував RAG, embedding-процеси або налаштовував векторні БД
• Ти розбираєшся в LLM, prompt engineering і контекстному менеджменті
• Володієш Python та/або JavaScript
• Маєш досвід із LangChain, PydanticAI, LlamaIndex або схожими фреймворками
• Працював з N8N, Diffy чи іншими automation/оркестраційними платформами
• Володієш знаннями класичних ML-алгоритмів (Regression, Tree-based, Clustering)
• Розумієш основи MLOps, CI/CD, контейнеризації
• Впевнено читаєш технічну документацію, API, працюєш із логами та observability
• (Буде плюсом) Оптимізував LLM-витрати, fine-tuning/LoRA, працював із датасетами для eval
   

Що ти отримаєш в OBRIO?

• Свободу у форматі роботи — можливість працювати з офісу в Києві, Львові, Варшаві або remote, з підтримкою надкомфортних умов у трьох містах.
• Сильне середовище для зростання — 75% команди формують middle та Senior спеціалісти, тож ти швидко зростаєш через складні задачі та сильних колег.
• Підтримку фізичного та ментального ресурсу — участь в OBRIO Wellness Club або покриття індивідуальних занять спортом та Spiritual Allowance для твого балансу (дивись, як це працює в нас).
• Час на відновлення — 20 оплачуваних днів відпустки, необмежені лікарняні та можливість sabbatical leave. Щоб досягати якнайкращих результатів потрібно якнайкраще почуватись.
• Причетність до соціально важливих ініціатив — участь у благодійних проєктах, волонтерстві та підтримці мобілізованих колег і їхніх сімей. Один з наших проєктів OBRIO Innovation Space x КПІ нещодавно номінований на DOU Awards.
• Інвестиції у твій професійний розвиток — окремий бюджет на навчання, менторство та участь у топових українських і міжнародних конференціях (IT Arena, DOU Days, Web Summit, TikTok & Meta Summits).
• Круті колаборації — об’єднуємось з українськими брендами (СЕНС, Matcher, Syndicat, KURAZH) і даруємо стильний OBRIO-мерч не лише з нагоди святкових дат.
   

Як виглядає наша hiring journey?
 

Інтро-кол з TA Specialist ➡️ Оцінка твоїх навичок(Тестове завдання) ➡️ Інтерв’ю з CTO та AI Engineer  ➡️ Job Offer
 

Do Big. Be Great!

Про нас:

Там, де ручна праця художників, тестувальників або маркетологів занадто повільна або одноманітна, ми впроваджуємо автономних ШІ-агентів. Наш основний інструмент оркестрації - OpenClaw (Moltbot).

Ми шукаємо системного автоматизатора / AI-програміста, який мислить пайплайнами, а не фічами. Ви бачите ручний процес (генерація концепт-артів, QA-тестування ігрових механік, збір даних або предиктивний запуск реклами) і відразу знаєте, як перетворити його на конвеєр, що працює сам по собі.
 

Що потрібно буде робити:

• Створювати та підтримувати автономні пайплайни на базі ШІ-агентів в OpenClaw для виробництва арту, розробки слотів, автоматизованого тестування (QA) та маркетингу.
• Проектувати логіку: налаштовувати тригери, вибирати LLM-моделі під конкретні задачі (model routing), обробляти помилки та edge-кейси.
• Інтегрувати агентів із зовнішніми системами: ігрові рушії, таск-трекери, рекламні кабінети (Google Ads для iGaming), браузерна автоматизація та сторонні API.
• Налаштовувати флоу затвердження (human-in-the-loop), щоб артдиректори або лід-розробники перевіряли результати роботи ШІ перед релізом.
• Моніторити системи: виправляти баги, запобігати зацикленню агентів (infinite loops) та оптимізувати витрати на токени.
   

Наші очікування (Must Have):

• Досвід практичної роботи з OpenClaw від 1 місяця - це критично важлива вимога.
• Сильний бекграунд у побудові автоматизацій (кастомні скрипти на Python/Node.js, n8n, Make або складні сетапи Zapier).
• Глибоке розуміння роботи LLM (Claude, GPT, Gemini): контекстні вікна, ліміти, ціноутворення API.
• Впевнене розуміння REST API, вебхуків та JSON - ви повинні знати, як системи спілкуються між собою на технічному рівні.
• Ви - "будівельник". Ви отримуєте задоволення від підтримки та оптимізації чистого робочого процесу, а не кидаєте проєкт відразу після першого деплою.
• Буде плюсом: загальне розуміння конвеєрів створення ігрової графіки або специфіки розробки слотів.
   

Компанія пропонує:

• Віддалену роботу в комфортних домашніх умовах.
• Графік: 10:00–19:00 (8 годин + година на обід) за часовим поясом GMT+3.
• Оплачувану відпустку та лікарняні.
• Професійний розвиток: внутрішня експертиза, зростання відповідальності, навчання.
• Можливість пропонувати та впроваджувати покращення в процесах.

Привіт! Ми команда NETWORX — Digital Маркетингова Агенція повного циклу, яка надає комплексні рішення у сфері реклами та просування для бізнесу. 

Наша ціль — вибудовування довірчих і довгострокових відносин як з клієнтами, так і з людьми в команді!

Зараз ми у пошуку AI-розробника, який допоможе створити AI-чат-асистента для клініки.
 

Коротко про проект: AI-асистент автоматизує комунікацію з пацієнтами, консультує та доводить клієнтів до запису на прийом з інтеграцією в CRM, а також надсилає нагадування про запис.

🚀 Основні задачі:

• Розробка AI-чат-асистента
• Інтеграція з месенджерами (Telegram, Viber, Meta)
• Інтеграція з CRM (створення записів, синхронізація даних)
• Інтеграція AI для обробки діалогів (за наданими скриптами)
• Побудова логіки сценаріїв: консультація → запис → підтвердження
• Реалізація fallback-сценаріїв та передачі на адміністратора
• Реалізація системи нагадувань
• Забезпечення стабільної роботи (~200 діалогів/день)
• Збір даних клієнта та створення запису

🛠️ Необхідні навички/стек:

• Знання Python або Node.js
• OpenAI API / LLM API
• REST API / Webhooks
• Асинхронна обробка подій
• Досвід роботи з Telegram Bot API/Viber bots
• Досвід роботи з GPT / LLM API
• Знання PostgreSQL / MySQL
• Проєктування структури даних

➕ Буде плюсом

• Досвід інтеграції з CRM системами
• Facebook Messenger / Instagram API
• Redis / кешування
• Досвід роботи з чергами (RabbitMQ / Redis queue)
• Досвід з Docker
• LangChain / LlamaIndex

🤝Що ми пропонуємо:

• Віддалений формат роботи
• Проєктне завантаження  з можливістю постійної співпраці
• Гнучкий графік 
• Швидкий старт
• Можливість втілити нестандартні ідеї та рішення у цікавих проектах

Для відгуку надайте, будь ласка, відповідь на питання нижче та надішліть резюме. 

Будемо раді обговорити всі деталі!

У відділ дослідження даних шукаємо СТАЖИСТА з освітою у напрямку IT-технологій. Якщо ти зацікавлений у набутті професійного досвіду та прагнеш розвитку – приєднуйся до нас. Готові додатково навчати.

КЛЮЧОВІ ЗАДАЧІ:

• Розробка з усіх напрямків Data Science / Machine Learning на сучасних технологіях від Microsoft Azure;

• AI Agents, Classic Machine Learning, оптимізаційні задачі.

   

ТИ НАШ КАНДИДАТ, ЯКЩО ТИ МАЄШ:

• Повну або неповну вищу освіту в ІТ-напрямку;
• Впевнені знання Python, особливо бібліотеки requests, asyncio;
• LLM Fundamentals, досвід роботи з Agentic Frameworks (одне або декілька на вибір): LangChain, LlamaIndex, CrewAI або Microsoft Agents Framewprk, Semantic Kernel, Autogen;
• Володіння пакетами numpy, pandas, scikit-learn, matplotlib, seaborn та іншими пакетами для роботи з даними;
• Досвід роботи з запитами до великих мовних моделей (Large Language Models) для задач з пошуку і класифікації;
• Рівень знання англійської мови – В2;

Буде твоїм плюсом:

• Досвід роботи із сервісами Microsoft Azure (Azure Machine Learning, Azure Search, Azure AI Foundry).

   

МИ ГАРАНТУЄМО:

• Офіційне працевлаштування та захищеність згідно Законодавства України;
• Віддалений формат роботи;
• Роботу з глобальними технологічними вендорами (SAP, Microsoft, Micro Focus, Schneider Electric, Siemens, Cisco);
• Корпоративне навчання від L&D центру;
• Корпоративну бібліотеку та онлайн курси від світових університетів;

• Унікальний досвід у проєктах цифрової трансформації гірничо-металургійних комплексів, які входять в групу компаній Метінвест.

   

Якщо тебе цікавить кар’єрний розвиток у нашій компанії, ми з радістю розглянемо твоє резюме. Чекаємо саме на тебе!