Jobs

In Competera, we are building a place where optimal pricing decisions can be made easily. We believe that AI technologies will soon drive all challenging decisions and are capable of helping humans be better. We are now looking for a Middle Data Scientist to change the way we deliver our solution to customers.
 

You could be a perfect match for the position if

You want to:

• Validate datasets to ensure data accuracy and consistency.
• Design proof-of-concept (POC) solutions to explore new approaches.
• Develop technical solutions by mapping requirements to existing tools and functionalities.
• Train models and create custom approaches for new domains.
• Troubleshoot data processing and model performance issues.

You have:

• 2+ years of experience in data science or a related field.
• Strong SQL skills for data manipulation and extraction.
• Proficiency in Python, with the ability to write modular and readable code for experiments and prototypes.
• A solid mathematical background, preferably in a Computer Science-related field.
• Expertise in scientific Python libraries, including NumPy, pandas, scikit-learn, and either Keras/TensorFlow or PyTorch.
• Familiarity with Time Series Forecasting methodologies.
• Experience in statistical testing, including A/B testing.
• 1+ years working with tabular and multimodal data (e.g., combining tabular data with text, audio, or images).
• Upper-intermediate or higher English level.

Soft skills:

• Analytical mindset and critical thinking to solve complex problems.
• Agile approach, with the ability to experiment and test hypotheses in a dynamic business environment.
• Business-oriented thinking, capable of translating complex models into clear business insights.
• Curiosity and a drive for continuous learning in the data domain.
• Strong team player, able to collaborate across cross-functional teams.

You’re gonna love it, and here’s why:

• Rich innovative software stack, freedom to choose the best suitable technologies.
• Remote-first ideology: freedom to operate from the home office or any suitable coworking.
• Flexible working hours (we start from 8 to 11 am) and no time tracking systems on.
• Regular performance and compensation reviews.
• Recurrent 1-1s and measurable OKRs.
• In-depth onboarding with a clear success track.
• Competera covers 70% of your training/course fee.
• 20 vacation days, 15 days off, and up to one week of paid Christmas holidays.
• 20 business days of sick leave.
• Partial medical insurance coverage.
• We reimburse the cost of coworking.

Drive innovations with us. Be a Competerian.

Job Description

• Strong knowledge and proven experience with Machine Learning, Computer Vision and Deep Learning;
• At least 4 years of commercial experience in a related field;
• Self-manageable person, able to work with minimum supervision;
• Technically strong with Python, knowledge of any other programming language will be a plus;
• Proficiency with numpy, scipy, opencv, tensorflow;
• Proven ability design and implement complex algorithms, to work creatively and analytically in a problem-solving environment;
• Bachelor's degree or equivalent in Computer Science, Engineering, Mathematics or a related field;
• Strong communication and presentation skills for effective daily communication.

Job Responsibilities

GlobalLogic team has been involved for many years into development, deployment and support of many different areas of the solution. We are now looking for a talented Computer Vision engineer who will join our existing team and help us to grow existing capabilities of the product and add support for new sport types.

Part responsibilities will include

• Active participation in business promotion and grow by proposing new and/or non-standard ideas;
• Apply Machine Learning and Computer Vision technology to solve real problems for the market available product;
• Work on a new algorithm of determining players performance, score identification and others;
• Demo your work to team members and customer.

Department/Project Description

A product is an affordable alternative to traditional broadcast video capture system. We provide a full broadcasting solution for amateurs, broadcasters, sports leagues, clubs, coaches and consumers, offering unique, interactive and immersive viewing experiences.

The AI-based automated production solution provides the sports market with easy and affordable ways to produce and distribute high-quality game, player videos and performance analysis. The system consists of a unique panoramic camera head and standard computers running proprietary algorithms for Panoramic and HD video and camera control.
 
Giving an editing platform for multiple types of athletic events we establish the first end-to-end automated video and data solution in the sports industry. The product revolutionizes sports video with an automated online video editing system that enables coaches to simply and easily access game video break downs, saving them time and hassle. Our range of products include game analysis, game exchange, and video replay. We support all major team sports and caters to every level from youth, high school, college, through professional.

We're building the smartest platform in Web3 marketing - and we’re looking for a highly skilled Data Scientist to join us.

We are seeking a highly skilled Data Scientist for Marketing Campaign Analysis.

The ideal candidate will be responsible for aggregating data from text, sound, and video sources from platforms like Twitter/X, TikTok, YouTube and similar sites.

This involves utilizing Speech-to-Text (STT) and video transcription tools to convert audio and video data into text format, applying Natural Language Processing (NLP) techniques to preprocess and clean the aggregated data, and employing Deep Learning (DL) models for feature extraction and data enhancement.

The candidate should develop and fine-tune Encoder-Decoder Large Language Models (LLMs) for stance detection tasks using datasets like SemEval and RumourEval. Additionally, they will implement Sentiment Analysis using Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) or similar models to assess public sentiment towards brands. Named Entity Recognition (NER) will be used to track specific entities and influencers.

The role also involves using NER to identify and categorize entities such as brands, influencers, and products across various social media platforms. The candidate will apply Influencer Analysis techniques to evaluate the impact and relevance of influencers using NLP and Machine Learning (ML). Audience Segmentation will be conducted using clustering algorithms like K-means or DBSCAN to align influencer audiences with target markets.

Furthermore, the candidate will identify and integrate external data sources (e.g., APIs, web scraping) to enhance campaign and influencer assessments. They will utilize web scraping techniques to collect additional data from relevant websites and forums.

In terms of predictive modeling, the candidate will develop Predictive Models using Regression, Time Series Analysis, and Machine Learning techniques (e.g., Random Forest, SVM) to forecast campaign outcomes. They will employ ARIMA, Prophet, or LSTM models for time series forecasting of campaign metrics and use tools like Google Analytics or Adobe Analytics for campaign performance evaluation.

About us:
Data Science UA is a service company with strong data science and AI expertise. Our journey began in 2016 with the organization of the first Data Science UA conference, setting the foundation for our growth. Over the past 8 years, we have diligently fostered the largest Data Science Community in Eastern Europe

About the client:
Our client is the go-to enterprise decision intelligence platform to drive better, faster decision-making across your organization, turning decision-making into a competitive advantage.

The company's platform helps teams scale great decisions by streamlining decision processes, automating recommendations with AI, and improving collaboration. The company is the only system of record to track, learn from and improve on your most critical commercial decisions.

About the role:
We are seeking an experienced and innovative Data Scientist to join the team, with a primary focus on automating decision-making processes in a wide range of areas of business.

The candidate will be responsible for the development of backend modules for Decision Intelligence assistants and AI agenetic systems. You will use advanced analytics and machine learning techniques, predictive analytics and big data tools to develop and implement solutions for automated analysis of structured and unstructured data to generate natural language insights, recommendations and decision recommendations.

Requirements:
- 3+ years of relevant experience as a Data Scientist.
- Master’s degree in Data Science, Computer Science, Statistics, Mathematics, or a related field.
- Strong proficiency in Python and familiarity with data analysis and ML libraries (such as Pandas, NumPy, Scikit-learn, SciPy, Stats models, TensorFlow, PyTorch etc.).
- Familiarity with SQL and NoSQL databases, GitHub tools and A/B testing frameworks is a big plus.
- Good understanding of time series analysis and forecasting methods.
- Strong problem-solving skills and a strategic mindset.
- Excellent communication skills, with the ability to explain complex concepts to diverse audiences.

Would be a plus:
- Experience using BI tools (Tableau, Power BI etc.) and Marketing mix modeling skills (especially in CPG).
- High energy, a passion for learning, and a genuine interest in revolutionizing enterprise decision-making through AI.

Responsibilities:
- Work with a team of AI experts, data scientists, engineering team, business analysts and market researchers to create solutions helping companies make strategic business decisions through providing insights and recommendations.
- Identify valuable data sources and automate ETL processes of structured and unstructured data.
- Analyze large and complex datasets from various sources to discover trends, patterns, anomalies and uncover actionable insights.
- Develop and deploy machine learning models and predictive algorithms for automated data analysis, generation of recommendations, and decisions.
- Design and implement systems for real-time decision-making in areas such as current state analysis, business recommendations, and process optimization.
- Continuously evaluate and fine-tune algorithms to improve accuracy, scalability, and performance.
- Collaborate with decision success, engineering, and product development teams.
- Present complex analytics and outcomes to non-technical stakeholders in a clear and actionable manner.

The company offers:
- Competitive salary and work equipment allowances.
- Flexible work schedule and paid personal time off.
- Collaborative team culture with cross-functional exposure to engineers, analysts, and business stakeholders.
- Opportunities for professional growth and learning.

We’re looking for a proactive Data Scientist to join our growing team and help us redefine the future of eSports betting! You will develop and implement advanced models for esports betting, focusing on games such as Dota 2, League of Legends, etc. Oversee the entire model development lifecycle, including design, testing, and performance optimization.

Are you ready to apply your expertise in a fast-paced, innovative environment? If you’re passionate about quality and love the idea of working on a cutting-edge product, keep on reading!

Who are we?
 

Since 2017, our team of tech enthusiasts, eSports players, and bettors has been on a mission to revolutionize the world of eSports betting. This passion has driven us to create DATA.BET, the fastest-growing eSports data product in the market.

With the widest event coverage and a turnkey solution for a full betting product, we aim to become the TOP provider in the industry.
 

What you’ll be working on:
 

• Develop and implement betting models using Python and Golang.
• Design and optimize mathematical models, including statistical models, classical machine learning techniques, and neural networks.
• Analyze the performance and impact of models, ensuring operational efficiency.
• Prototype and assess models to evaluate their effectiveness and user acceptance.
• Integrate models with existing systems and optimize performance.
• Collaborate with backend and frontend teams for seamless implementation and decision-making.
• Conduct in-depth statistical analysis and apply machine learning methods to enhance forecasting accuracy.
   

About you:

We’re looking for someone who thrives on precision and collaboration.

Must-have skills and experience:
 

• 3+ years of commercial experience with Python.
• Strong knowledge of statistics and practical experience with ML techniques.
• Proven expertise in mathematical modeling, including statistical methods, classical ML approaches, and neural networks.
• Strong data processing skills (validation, parsing, visualization).
• Understanding business logic of decisions and analytical thinking ability.
• Excellent communication skills and the ability to work in a team.
• Ability to assess the business value of tasks.
• Upper-intermediate English skills.
   

Nice to have:
 

• Higher education in computer science, mathematics, statistics, or a related discipline is a plus.
• Experience in the betting industry or related fields is an advantage.
   

Why work with us?
 

We offer not just a job but an opportunity to be part of an innovative, and ambitious team that cultivates a positively charged atmosphere and an environment that fosters both professional and individual growth.

Your well-being and a supportive work environment are our biggest priority:
 

• Flexible schedule and workplace options: enjoy the flexibility to work where and when you’re most productive.
• 20 Paid+15 unpaid vacations: take time off to recharge with both paid and unpaid vacation options.
• Day off for your birthday: celebrate your special day with a well-deserved day off.
• Health insurance: take care of yourself and your well-being with comprehensive health coverage (in Ukraine only).
• 22 Sick leaves: take enough time to recover with a sufficient sick leave allowance (12 unconfirmed including sick leaves for mental health + 10 confirmed)
• Gifts and bonuses (wedding, child birth bonus, kindergarten allowance (in Ukraine only): get special perks to support you in various life situations and important moments.

Fozzy Group is one of the largest trade industrial groups in Ukraine and one of the leading Ukrainian retailers, with over 700 outlets all around the country. It is also engaged in e-commerce, food processing & production, agricultural business, parcel delivery, logistics and banking. 

Since its inception in 1997, Fozzy Group has focused on making innovative business improvements, creating new opportunities for the market and further developing the industry as a whole.

At Fozzy Group, we are developing a next-generation Decision Support System to manage assortment and promotional activities more effectively using advanced analytics and machine learning. The project focuses on two major streams:

• Assortment Optimization: Cluster-based assortment planning, product lifecycle management, and inventory rotation strategies.
• Promo Effectiveness & Forecasting: ML-driven analysis and prediction of promo impact, segmentation-based targeting, and ROI estimation.

You will join a cross-functional team to design and implement data-driven decision module that directly influence commercial and operational decisions.

Job Responsibilities:

• building ML models for low-rotation SKU detection, promo TS models, and assortment clustering;
• supporting planogram and replenishment logic development with data-driven insights;
• automating recommendations for promo selections and substitutions;
• Design, train, and validate predictive and prescriptive models for promo uplift, inventory turns, and customer response;
• build and maintain SQL pipelines to aggregate and transform commercial data from various sources;
• collaborate with category managers, marketing, supply chain, and IT to translate business goals into measurable analytics tasks.

Requirements:

• bachelor’s Degree in Mathematics / Quantitative Economics / Econometrics / Statistics / Computer Sciences / Finance;
• at least 2 years working experience on Data Science;
• strong mathematical background in Linear algebra, Probability, Statistics & Optimization Techniques;
• proven experience with SQL (Window functions, CTEs, joins) and Python;
• machine Learning techniques (e.g., Decision Trees, Random Forest, and Boosting), Time Series Analysis and application of Statistical Concepts (Hypothesis testing, A/B tests, PCA);
• ability to work independently and decompose complex problems.

Preferred:

• knowledge of Reporting and Business Intelligence Software (Power BI, Tableau, Looker);
• experience with Airflow, Docker, or Kubernetes for data orchestration;
• practical experience with Amazon SageMaker: training, deploying, and monitoring ML models in a production environment;
• ability to design and deliver packaged analytical/ML solutions.

By joining our team you will get:

• opportunity to generate and influence decisions;
• competitive salary;
• professional & personal development opportunities;
• being part of dynamic team of young & ambitious professionals;
• concierge service for employees;
• corporate discounts for sport clubs and language courses;
• paid vacation and health insurance.

Шукаємо Data Scientist, що працюватиме з R&D, регресіями та табличними даними, zero-to-one продуктом на глобальному ринку. Вплив на алгоритми та бізнес, експерименти без обмежень. Топові умови, повний ремоут. 

Main Responsibilities:

– Be responsible for DS-ML-related solutions developed by all Service and Delivery(SnD) squads: maintenance and improvement of existing solutions; design, development, and implementation of new solutions

– Provide technical leadership for other SnD DSs

– Test developed algorithms, work with the SnD team within UAT, adapt, and reach DOD and DOR

– Verify key tasks done by SnD DS, such as model training and AB test design

– Conduct code reviews for DS-ML-related solutions

– Automate DS work in SnD.Develop data requirements for SnD implementation projects

– Cooperate with IM and DE to achieve and maintain the optimal dataset configuration according to DS-ML needs

– Measure solution stability, quality, and effectiveness; transparently communicate the current state of things to other roles/teams, and suggest and implement improvements

– Regularly collaborate (provide prototypes/ideas/detailed feature requests) with RnD Teams on tools for SnD

Mandatory Requirements:

– A minimum of 3 years of experience in data science or a related field

– Proficiency in SQL for data manipulation and extraction

– Strong Python skills, capable of writing modular and readable code for experiments and prototypes

– A solid mathematical background, preferably in a Computer Science-related field

– Proficiency in the scientific Python toolkit, including NumPy, pandas, scikit-learn, and either Keras/TensorFlow or PyTorch

– Familiarity with Time Series Forecasting approaches

– Experience in statistical testing methodologies, including A/B testing

– At least 3 years of experience working with tabular and mixed (multimodal) data (e.g., tabular data combined with text, audio, or images).

– Upper-intermediate or higher level of English (for future communication with clients and user interviews)

Soft skills

– Analytical mindset and strong critical thinking abilities

– Leadership skills to efficiently organize the data team (Data Scientists, Data Engineers, Data Analysts)

– Agile approach, with the ability to experiment and test hypotheses in an unstable business environment

– Business-oriented mindset, able to translate complex models into simple business language

– Excellent presentation skills, capable of communicating complex ideas effectively

– Curiosity and a commitment to continuous learning within the domain

– Strong team player, able to collaborate effectively with cross-functional teams

We offer:

– Rich innovative software stack, freedom to choose the best suitable technologies

– Remote-first ideology: freedom to operate from the home office or any suitable coworking

– Flexible working hours (we start from 8 to 11 am) and no time tracking systems on

– Regular performance and compensation reviews

– Recurrent 1-1s and measurable OKRs

– In-depth onboarding with a clear success track

– Competera covers 70% of your training/course fee

– 20 vacation days, 15 days off, and up to one week of paid Christmas holidays

– 20 business days of sick leave

– Partial medical insurance coverage

– We reimburse the cost of coworking

FAVBET Tech develops software that is used by millions of players around the world for the international company FAVBET Entertainment.
We develop innovations in the field of gambling and betting through a complex multi-component platform which is capable to withstand enormous loads and provide a unique experience for players.

 

About the Role:

We are looking for a Data Scientist to join our growing team. In this role, you will work closely with the marketing, product, and engineering teams to deliver data-driven insights and build end-to-end machine learning solutions that support strategic decisions and product enhancements.

Responsibilities:

• Work on one of the following projects: User segmentation, Lifetime Value (LTV) prediction, Churn prediction.
• Collaborate with marketing and product teams to understand business needs and deliver data-driven solutions.
• Analyze large-scale datasets to uncover actionable insights that drive business and product outcomes.
• Build, validate, and deploy machine learning models to solve real-world problems.
• Partner with engineering teams to ensure access to reliable data sources and develop robust feature pipelines.
• Design and conduct A/B tests to measure the impact of new features and changes.
• Present analytical findings and model results clearly to business stakeholders.

Required Qualifications:

• Minimum of 2 years of experience as a Data Scientist or ML Engineer.
• Proficiency in Python, including libraries such as sklearn, lightgbm, keras/pytorch/jax.
• Proficiency in SQL, including writing complex queries.
• Hands-on experience designing, running, and interpreting A/B tests.
• Experience with version control systems such as GitHub, GitLab, or Bitbucket.

Nice to Have:

• Experience with cloud data platforms, ideally AWS.
• Familiarity with Docker or other containerization tools.
• Understanding of MLOps fundamentals and best practices.

We offer:

• 30 days off — we value rest and recreation.
• Medical insurance for employees and the possibility of training employees at the expense of the company and gym membership.
• Remote work or the opportunity — our own modern lofty office with spacious workplace, and brand-new work equipment (near Pochaina metro station).
• Flexible work schedule — we expect a full-time commitment but do not track your working hours.
• Flat hierarchy without micromanagement — our doors are open, and all teammates are approachable.

Компанія шукає Middle Data Scientist до команди Data Science, яка працює над задачами в межах напрямів класичного рітейлу та e-commerce EVA.UA. Команда налічує 6 спеціалістів та тімліда, і реалізує аналітичні та ML-рішення у рамках великої продуктової екосистеми.

Обов’язки:

• Розробка, впровадження та підтримка ML-моделей для задач класифікації, кластеризації, прогнозування часових рядів, NLP, CV, рекомендаційних систем;
• Робота з великими обсягами даних, підготовка дата-сетів, оптимізація пайплайнів;
• Оцінка ефективності моделей у бізнес-контексті, включаючи розрахунок економічного впливу;
• Участь у зустрічах із внутрішніми замовниками, формування вимог, підготовка презентацій результатів;
• Підвищення якості даних і впровадження відповідних підходів.

Вимоги:

• Комерційний досвід роботи в ролі Data Scientist від 1.5 років;
• Досвід застосування алгоритмів машинного навчання (класифікація, кластеризація, time-series, NLP);
• Впевнене володіння Python 3, pandas, scikit-learn, xgboost, sqlalchemy, pyodbc;
• Практичний досвід роботи з базами даних MS SQL, побудова запитів, вивантаження великих обсягів даних;
• Знання принципів ООП, вміння писати структурований, підтримуваний код;
• Базове розуміння бізнесових метрик (CLTV, CAC, churn rate, penetration rate, uplift тощо);
• Досвід оцінки ефективності моделей з фокусом на фінансовий результат.

Буде перевагою:

• Досвід у домені роздрібної торгівлі (офлайн/онлайн);
• Знання nvidia merlin, prefect.io;
• Досвід збереження та оптимізації даних у форматах Parquet / Avro;
• Навички комунікації з non-tech стейкхолдерами.

Формат роботи: віддалено / гібридно
Тип зайнятості: повна зайнятість
Проекти: напрямки Data Science у рітейл-екосистемі компанії.

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.

Найпопулярнішому інтернет-магазину Rozetka.ua потрібен Machine Learning/Deep Learning Engineer з досвідом роботи.

ROZETKA — найбільший онлайн-ритейлер та один із найтехнологічніших e-commerce-проектів в Україні. Наша місія — бути універсальним помічником з вибору будь-якого товару в інтернеті.

ROZETKA побудована на мікросервісній архітектурі. Внутрішні продукти допомагають удосконалювати веб-сайт, автоматизувати роботу складів, поштоматів, служби доставки, фінансові та операційні процеси.

Також ми постійно тестуємо нові технології, стежимо за трендами, будуємо мікросервісну архітектуру, розвиваємо DevOps-практики. Гайда з нами!

Про проєкт: Комерційні ML проекти в Rozetka.ua — це сукупність продуктів, які створюються для підвищення ефективності бізнесу та поліпшення користувальницького досвіду. Вони ґрунтуються на глибокому аналізі даних та прогнозуванні трендів, що дозволяє оптимізувати процеси прийняття рішень та покращувати взаємодію з клієнтами. Такі проекти допомагають збільшувати конверсію, скорочувати витрати та нарощувати прибуток, забезпечуючи конкурентну перевагу на ринку.

ML продукти в Rozetka.ua зазвичай сфокусовані на аналізі та оптимізації обробки великої кількості (>10^7) об‘єктів, тому допомагають здійснювати швидке та точне прийняття рішень для формування закупівель, планування фінансових показників та розвитку асортименту, створювати персоналізовані пропозиції для кожного користувача, а також виявляти аномалії в даних.

Проєктні технології:

• дослідження: Python, Jupyter, PyTorch, HuggingFace;
• розробка: Python, Git;
• розгортання: Docker, Kubernetes, Vertex AI, FastAPI;
• бази даних: BigQuery, ClickHouse.

Зі свого боку ми пропонуємо:

• гідну та своєчасну виплату заробітної плати;
• можливість купувати товари ua за спеціальними цінами для співробітників;
• оформлення з першого робочого дня;
• оплачувана відпустка — 24 календарних дні на рік та оплачувані лікарняні;
• цікаві завдання, які дадуть Вам можливість розвивати і вдосконалювати Ваш потенціал;
• період адаптації у супроводі Тім Ліда, HR, PO;
• зручний графік;
• можливість працювати в офісі або віддалено (на вибір).

Чим потрібно займатися:

• проводити глибокий аналіз даних для досліджень, будувати гіпотези;
• робити feature engineering;
• робити preprocessing та postprocessing даних;
• досліджувати методи навчання та нові архітектури моделей;
• тренувати, налаштовувати та розгортати моделі;
• вдосконалювати, оптимізовувати існуючі підходи до вирішення задач;
• співпрацювати з іншими членами команди.

Що для цього потрібно:

• високий рівень програмування на Python (комерційний досвід не менше 3 років);
• обовʼязковий комерційний досвід розробки та впровадження рекомендаційних ML/DL моделей;
• досвід інженерії та валідації даних;
• досвід з впровадження моделей в продакшн;
• досвід навчання моделей з підкріпленням;
• фундаментальні знання машинного та глибокого навчання;
• розуміння циклу дослідження та розробки.

Буде плюсом:

• досвід роботи з великими комерційними даними;
• розуміння методів роботи з аналітичними, транзакційними та гібридними базами даних;
• науковий ступінь з комп‘ютерних наук або сумісної галузі.

Будемо раді Вам у команді ROZETKA. Не зволікайте і надсилайте резюме.

*Пересилаючи нам своє резюме, що містить персональні дані, Ви висловлюєте свою згоду на їх обробку, згідно з чинним законодавством України про персональні дані.

Обов’язки:

• Аналіз даних: Збір, обробка та аналіз великих наборів даних для виявлення патернів, трендів та корисної інформації.
• Створення моделей: Розробка, налагодження та впровадження машинних навчальних моделей для прогнозування та класифікації.
• Візуалізація даних: Створення графіків для візуалізації результатів аналізу.
• Співпраця з командами: Робота з командами розробників та продактів для інтеграції моделей у продукти.
• Виконання досліджень: Участь у дослідженнях для вдосконалення існуючих рішень і впровадження нових підходів.
• Документація: Оформлення документації для моделей та процесів аналізу даних.
   

Вимоги:

• Освіта: Вища освіта у галузі статистики, математики, комп’ютерних наук або в суміжних областях.
• Знання інструментів: Досвід роботи та чудове знання Python та бібліотек для машинного навчання з пріоритетом на табличні дані (Pandas, Numpy, Scikit-learn, Xgboost/LightGBM).
• Математичні навички: Розуміння статистики, теорії ймовірностей та алгоритмів машинного навчання.
• Аналітичні здібності: Вміння аналізувати дані та робити висновки на основі отриманих результатів.
• Комунікаційні навички: Вміння пояснювати технічні концепції нефахівцям і працювати в команді.
• Досвід з SQL: Вміння працювати з базами даних та виконувати запити для отримання інформації.
• Досвід з реальними NLP та Recommender System проектами буде плюсом
• Бекграунд в аналітичній сфері буде плюсом
   

Ми пропонуємо:

• Конкурентну заробітну плату з прив’язкою до валюти;
• Гнучкий графік роботи/віддалена робота;
• 20 робочих днів оплачуваної відпустки;
• Повну компенсацію лікарняних днів;
• Медичне страхування;
• L&D центр із курсами для співробітників;
• Можливість кар'єрного розвитку та ротації напрямків;
• Реферальну програму;
• Групові дискусії та індивідуальні заняття з корпоративним психологом.

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.

Компанія знаходиться у пошуку Senior Data Scientist (LLM). Формат повністю віддалено.

✔️Це міжнародна IT-компанія, яка допомагає бізнесам по всьому світу створювати інноваційні програмні продукти. Заснована у 2002 році, сьогодні об’єднує 2000+ професіоналів у 41 країні, розробляючи рішення для провідних компаній, включаючи Fortune 500.

✔️Ви очолите ініціативу розвитку Data Science та AI в компанії. Команді з 12 фахівців: ML, Python розробники, Data Scientists та інші.
✔️Staffing Process: 1 - screening with recruiter 30 minutes; 2 - Technical Interview (1.5 hours); 3 - Project Interview (30 minutes)
✔️Чим займатися:
- Працювати над новими продуктами,
- Pre-sales активностями при роботі з новими клієнтами,
- Розуміти проблеми та бізнес-потреби клієнтів, аналізувати та оцінювати вимоги, а також визначати пов'язані з ними ризики та пропонувати рішення для їх усунення,
- Співпрацювати з міжфункціональними командами для визначення обсягу та цілей проекту,
- Налаштовувати систему тестування для оцінки продуктивності агентів, вимірювання ключових показників та виявлення можливостей для оптимізації.

Необхідний досвід з Python, LLM та розмовна англійська.