Jobs Data Science

We are looking for a Computer Vision Engineer with strong experience in deep learning and applied computer vision systems.
The role involves working on challenging CV problems in real-world environments.
We consider Middle and Senior engineers, with scope adapted to experience.
Responsibilities

• Develop, train, and optimize deep learning models for:
  • image retrieval
  • image matching (keypoint detection and matching)
  • auxiliary perception tasks supporting the main pipeline
• Evaluate models using quantitative metrics, including:
  • retrieval quality (mAP, Recall@K)
  • matching performance (precision/recall, repeatability)
  • end-to-end system metrics (accuracy, latency, robustness)
• Optimize models for production deployment using modern toolchains:
  • ONNX / TensorRT / OpenVINO / edge acceleration where applicable
  • model compression techniques (quantization, pruning, distillation)
  • latency, memory, and throughput optimization
• Work with large-scale visual datasets and descriptor-based representations
• Collaborate with engineering teams to integrate models into production systems

Required Qualifications

• 2–4+ years of experience in Computer Vision / Deep Learning
• Hands-on experience with keypoint detection and matching models (e.g. SuperPoint, R2D2, DISK, LightGlue, SuperGlue)
• Experience with image retrieval or metric learning systems
• Strong understanding of geometric and motion-related computer vision concepts:
  • keypoint detection and description
  • image matching and geometric verification (RANSAC, homography, PnP)
  • pose estimation and refinement techniques (PnP, bundle adjustment, pose graph optimization)
  • optical flow and frame-to-frame tracking
  • vector search / ANN methods for descriptor retrieval
• Strong Python skills (PyTorch and scientific computing stack)
• Ability to read and understand inference code in C++

Nice to Have

• Experience with noisy or imperfect real-world datasets
• Self-supervised or unsupervised learning methods (contrastive learning, homography supervision, etc.)
• Experience optimizing models for edge deployment (quantization, pruning, distillation)
• Familiarity with FAISS or similar vector search systems
• Experience with optimization libraries for geometric problems (bundle adjustment, pose refinement)
• Understanding of real-time constraints (latency, memory, CPU inference budgets on ARM or low-power x86 systems)

WHO WE ARE

We are Edge Solutions Lab, a team of engineers with a strong background in product development of edge solutions and data platforms. Our legacy is grounded in the successful execution of the Hivecell product. We're committed to helping companies implement their product strategies and turn data into real, measurable value.

WHO WE ARE LOOKING FOR

We are seeking an experienced Data Scientist to join an exciting project for our client, Flow — a forward-thinking company transforming the way people live, work, and connect. You will work on real-world data challenges at the intersection of edge computing and data platforms, turning complex, large-scale data into models and insights that directly shape Flow's digital ecosystem and drive measurable product value.

KEY RESPONSIBILITIES

• Design, develop, and deploy machine learning models and statistical solutions that address real business problems
• Collaborate with product, engineering, and domain teams to translate requirements into data-driven solutions
• Conduct exploratory data analysis and feature engineering on large, complex datasets
• Build and maintain scalable data pipelines to support model training, evaluation, and inference
• Define and track model performance metrics; monitor models in production and drive continuous improvement
• Communicate findings, methodologies, and results clearly to both technical and non-technical stakeholders

• Contribute to the team's data science best practices, tooling, and documentation

   

WHAT YOU BRING ALONG

• 4+ years of professional experience as a Data Scientist or in a similar role
• Strong proficiency in Python and core data science libraries (pandas, NumPy, scikit-learn, etc.)
• Solid understanding of machine learning algorithms, statistical modeling, and model evaluation techniques
• Experience with deep learning frameworks (TensorFlow or PyTorch) is expected at this level
• Hands-on experience deploying models to production environments (REST APIs, containerization, cloud platforms)
• Proficiency with SQL and working with relational or distributed data stores
• Familiarity with MLOps practices: experiment tracking, model versioning, monitoring (e.g., MLflow, Weights & Biases)
• Experience working with cloud platforms such as AWS, GCP, or Azure
• Practical experience leveraging AI-powered tools (e.g., GitHub Copilot, ChatGPT, or similar) to enhance productivity and accelerate development workflows
• Working knowledge of: graph databases (Memgraph, Neo4j, or similar); edge inference runtimes (ONNX Runtime, llama.cpp, ExecuTorch); gradient boosting frameworks (XGBoost, LightGBM, CatBoost); time-series analysis on IoT or sensor data streams; Snowflake and dbt-based analytics pipelines
• English proficiency at B2 level or higher — able to communicate effectively in a professional setting, both written and spoken

WILL BE A PLUS

• Experience with edge computing or IoT data streams
• Knowledge of time-series analysis and anomaly detection
• Familiarity with data orchestration tools (Airflow, Prefect, or similar)
• Contributions to open-source projects or published research
• Experience in a product-focused or startup environment

SOFT SKILLS

• Strong analytical thinking with a pragmatic, solution-oriented mindset
• Ability to work independently and take ownership of tasks end-to-end
• Clear and concise communication — able to explain complex concepts to non-technical audiences
• Collaborative attitude and comfort working in cross-functional teams
• Intellectual curiosity and a continuous drive to learn and improve
• Comfort with ambiguity and the ability to prioritize effectively in a fast-paced environment

Position Overview

We are seeking an experienced Data Scientist/ML Engineer specializing in neural networks, with 3+ years experience in the applied field. The ideal candidate should be a great mentor and team player; python ninja with a strong background in various neural network architectures (recurrent, convolutional, feedforward, etc.) and a deep understanding of developing, tuning, and deploying different architectures. This role also requires excellent Python programming skills and a solid foundation in data analysis and statistics. If you strive in a fast pace environment, with tight deadlines but fast professional growth, you are welcome in our team!

Key Responsibilities:

• Create statistical summaries to support hypothesis testing and data-driven decisions during EDA
• Implement data preparation and feature engineering pipelines for the models
• Plan and implement algorithms for predictive modeling.
• Provide continuous improvement of models in production
• Lead the ML-driven python coding for end to end model deliveries, support our ML-related libraries/
• Collaborate with a cross-functional team of specialists, including senior and junior data scientists, Python developers and ML engineers, data analysts, and DevOps specialists.
• Provide expertise in tuning loss functions, metrics, sample weights adjustment, hyperparameter tuning and model improvement in general.
• Generate detailed evaluation reports, summarizing key findings and presenting actionable insights to stakeholders.
• Keep up with tight deadlines, agile environment of work with evolving objectives and KPIs, having the highest level of organisation and self management to provide a full work clarity, extensive tracking and documentation of your work.

Required Skills and Qualifications:

• Minimum of 3 years of professional experience as a Data Scientist or Machine Learning Engineer.
• Proficient in building custom neural networks using PyTorch.
• Strong experience with various neural network architectures specialised for time-series modelling and tabular data predictive modelling 
• Proficiency with neural network layers (like LSTM, GRU, Conv1D, Dense, Dropout, BatchNormalization) and activation functions (ReLU, Sigmoid, Tanh, Softmax).
• Experience with time series data, including loading, cleaning, and feature engineering using libraries like pandas, numpy. Knowledge of Darts library would be a large bonus.
• Expertise in model development, including selecting and developing models from the Darts library and building custom neural network architectures.
• In-depth knowledge of Python programming and relevant libraries (e.g., Scikit-learn, Pandas, PyTorch, Shap). We want to emphasize this requirement of excellency in python, including good working OOP knowledge. We do noе accept candidates with partial experience in python, as our projects require solid programming skills for writing and supporting data science related functionalities and libraries
• Solid understanding of statistics and data analysis.
• Skilled in using and tuning loss functions such as MSE, MAE, Cross-Entropy Loss, and custom loss functions relevant to time series forecasting.
• Experience with hyperparameter optimization using libraries like Optuna or Hyperopt.
• Capable of implementing and optimizing training loops in PyTorch, including data loaders and training validation steps.
• Knowledge of time series-specific cross-validation techniques and regularization methods to prevent overfitting.
• Strong skills in evaluating model performance using metrics like MSE, RMSE, MAE, MAPE, and R-squared.
• Familiarity with backtesting functionalities for validating model performance.
• Experience in model deployment, including serialization and deployment of models for real-time services.
• Strong communication skills for presenting findings and progress to stakeholders, using visualizations created with matplotlib, seaborn, or plotly.
• Proficiency in using Git for version control and collaboration.
• Major education in Data Science, Computer Science, or a related field IS A MUST. We do not accept people with other backgrounds.
• Certifications in deep learning are preferred.
• Excellent command of spoken and written English.
• Strong self-management, time management, and organizational skills.

• Ability to work under a structured management system while independently handling creative tasks.

   

What We Offer:

• Competitive remuneration package.
• Bonuses
• Professional mentorship and guidance from experienced team members.
• Opportunities for professional growth and continuous learning.
• A dynamic and collaborative work environment.
   

About DataObrii
DataObrii is a high-tech consulting firm specializing in data science, machine learning, and AI-augmented Internet of Things. Our team comprises experienced data scientists, python engineers, devops, hardware electrical engineers, and business analysts dedicated to delivering innovative, data-driven solutions that enhance business intelligence and efficiency. We emphasize continuous improvement, keeping up with current and emerging technologies, and delivering complete timely, effective solutions.

Our Values:

• Efficiency: We employ an agile approach to ensure timely delivery of high-quality solutions. This governs fast delivery cycles, quick and efficient solutions, iteratively going from PoC developments to fully enhanced production systems.
• Professionalism: Our commitment to excellence drives us to achieve success for our clients. This includes both technical and ethical proficiency required from all our employees.
• Creativity: We utilize design thinking to develop innovative solutions that address complex business challenges.
• Care: We invest time in understanding our clients' business models to provide tailored solutions that align with their objectives.
   

We are looking for a Data Scientist to join a risk modeling team within one of the leading banks in Ukraine. The team has been a benchmark in risk modeling for over 10 years, applying advanced Machine Learning techniques and global best practices.
 

We are open to considering candidates from Junior to Senior level, depending on experience and expertise.
 

In this role, you will develop ML solutions to minimize financial risks and optimize strategies for working with millions of customers.
 

Why Join the Team:

• Technology Stack: We use cloud solutions and modern development tools such as Amazon SageMaker, Amazon S3, Git, Confluence, etc.
• Scale: Working with large-scale datasets to support critical business decisions.
• Expertise: Risk models aligned with international standards and regulatory requirements.
• Professional Community: Strong Data Science community, regular internal workshops, participation in conferences, and sponsored learning.
• Automation: Proprietary system for managing the full ML lifecycle (from development to monitoring).
   

Key Requirements:

• 1+ year of experience in Data Science (experience in FinTech/Banking will be a strong advantage);
• Strong proficiency in Python for data analysis (NumPy, Pandas, SciPy, etc.) and experience optimizing SQL queries on large datasets;
• Hands-on experience with ML frameworks such as Scikit-learn and gradient boosting libraries (LightGBM, XGBoost, etc.);
• Experience with time series analysis and forecasting tools (Statsmodels, Prophet, etc.);
• Solid understanding of mathematics behind models (from linear regression to gradient boosting) and model evaluation techniques;
• Understanding of Big Data concepts and experience with version control tools (Git).
   

Nice to Have:

• Experience with Docker and/or MLflow;
• Knowledge of financial regulations (e.g., Basel III, IFRS 9).
   

Key Responsibilities:

• Credit Risk Modeling: Develop portfolio risk models (PD, LGD, EAD) in line with IFRS 9 requirements;
• Income & Solvency Forecasting: Build ML models to assess customer financial condition based on transactional activity;
• Credit & Behavioral Scoring: Develop classical and advanced scoring systems for automated decision-making across the customer credit lifecycle;
• Market Risk Analysis: Apply time series analysis and ML techniques to assess liquidity risk, forecast FX volatility, and model customer fund behavior;
• Fraud & Anomaly Detection: Build and maintain systems for detecting unusual transaction patterns in real time;
• ML Lifecycle: Participate in the full lifecycle of models — from idea and data collection to automated monitoring and retraining.
   

What We Offer:

• Opportunity to work in one of the leading banks in Ukraine;
• Official employment and 24+4 calendar days of vacation;
• Sick leave compensation;
• Competitive salary;
• Bonuses and performance-based incentives;
• Medical insurance;
• Corporate training and development programs;
• Remote work options;
• Financial support in critical situations.

If you’re a talented Data Scientist looking to be part of a fast-growing, innovative R&D team, shape the future of decision-making in business, work on cuttingedge technologies and vast amounts of global real-time data, affect billions of mobile users, and become an industry leader - then let’s talk! Start.io is a mobile data platform that enables organizations to uncover insights and make datadriven decisions that enhance strategies and drive growth. We are seeking a Senior Data Scientist to join our Data Science & Engineering team.

Responsibilities:

• Analyze large and complex data to discover hidden patterns and opportunities;
• Develop and own end-to-end highly scalable data pipelines;
• Develop state-of-the-art machine learning models, and algorithms and build solutions in monetization fields;
• Provisioning data models for real-time (online) processing;
• Shape new data products, and constantly improve the existing products;
• Collaborate with multiple teams including Product, BI, Analysts, DevOps, R&D and Marketing to lead and accomplish overall solutions;

• Oversee a complete release to production, including analyzing requirements, testing, monitoring and measuring results, multitasking, and quickly responding to critical issues.

   

Requirements:

• B.Sc./M.A/M.Sc. degree in Computer Science, Engineering, Math, Statistics, or other equivalent fields;
• 6 years as a Data Scientist - a strong background in ML concepts and models;
• Hands-on experience with Python, especially with data science ML libraries (regression & classification algorithms e.g. XGB or LGBM, recommendation system algorithms, etc.;
• Understanding of databases and SQL for data retrieval;
• Monitoring and alerting tools (e.g. Grafana, Kibana).

Will be a plus:

• Knowledge in the programmatic advertising landscape – DSPs, SSPs, exchanges – significant advantage;
• Experience with relational (e.g. Vertica, VoltDB) and non-relational (e.g. MongoDB) databases;
• Experience with PMML.

What we offer:

• Help and support from our caring HR team;
• 20 days of vacation;
• The exchange of experience and work with talented colleagues;
• Last but not least - valuable compensation for your efforts.

Mirko Solutions is an international IT company specializing in web and mobile development for clients across the US, Canada, EU, and Australia. We are growing rapidly and are looking for a Middle+/Senior Data Scientist to join our team and work on data-driven solutions, advanced analytics, and business intelligence projects.

This is currently a part-time opportunity with the possibility of transitioning to a full-time position in the future based on project needs and successful collaboration.

Job Requirements:

• 5+ years of professional experience in Data Science, Machine Learning, or Advanced Analytics
• Strong hands-on experience with Python for data analysis, modeling, and automation
• Proven experience working with Power BI for data visualization, reporting, and building interactive dashboards
• Strong knowledge of statistical analysis, predictive modeling, and machine learning algorithms
• Experience with data preprocessing, feature engineering, model evaluation, and optimization
• Solid understanding of data pipelines and working with large datasets
• Experience with SQL and relational databases
• Experience deploying and maintaining data science solutions in production environments
• Understanding of cloud platforms (AWS/GCP/Azure) and modern data ecosystems is a plus
• Strong analytical thinking and ability to translate business requirements into data-driven solutions
• Excellent collaboration and communication skills in English
• Ownership mindset, curiosity, and ability to work independently in a fast-paced environment

Responsibilities:

• Develop and implement data science solutions to support business decision-making
• Analyze complex datasets, identify trends, and provide actionable insights
• Build predictive models and machine learning solutions based on business needs
• Perform data preparation, cleaning, transformation, and feature engineering
• Create and maintain interactive dashboards and reports using Power BI
• Develop data analysis workflows and automation scripts using Python
• Collaborate with engineering, product, and business teams to define analytical approaches and deliver impactful solutions
• Monitor model performance and improve existing data-driven solutions
• Contribute to data quality improvements, analytics processes, and best practices
• Document methodologies, models, and analytical results

Nice to have:

• Experience with machine learning frameworks such as scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost
• Experience with cloud data platforms and services (AWS SageMaker, Azure ML, Google Vertex AI, Databricks)
• Experience with data visualization libraries (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
• Knowledge of Big Data technologies (Spark, Hadoop)
• Experience with MLOps practices, model versioning, and deployment workflows
• Familiarity with LLMs, Generative AI solutions, or NLP approaches

We provide the following for our employees:

• Competitive salary according to qualification
• Comfortable working environment
• Experienced colleagues
• Opportunity to work on interesting international projects
• Regular performance reviews
• Professional growth opportunities
• Friendly atmosphere and care for the comfort of professionals

ПРО ПОЗИЦІЮ

Вимоги:

• Досвід DS/MLE від 1 року
• Математичний бекграунд: вища математична освіта (КПІ ІПСА, МехМат Шевченко тощо), бажано олімпіадний досвід
• Глибокі знання алгоритмів і структур даних, глибоке розуміння ООП, глибокі теоретичні та практичні знання машинного та глибокого навчання
• Практичний досвід вирішення NLP та Tabular Data ML задач
• Високий рівень володіння Python, включаючи досвід роботи з бібліотеками машинного навчання і володіння принаймні одним із фреймворків глибокого навчання (Tensorflow, Keras, PyTorch)
• Вміння писати чистий, підтримуваний та ефективний код, готовий до production
• Вміння трансформувати бізнес-вимоги у технічні завдання для ML-рішень
• Досвід feature engineering
• Досвід роботи з Git та Docker
• Досвід роботи з базами даних (SQL/NoSQL) для отримання та підготовки даних для моделей

Буде плюсом:

• Досвід вирішення CV завдань
• Досвід успішних виступів на хакатонах/Kaggle
• Досвід роботи з Airflow на рівні запуску та моніторингу завдань
• Розуміння принципів паралелізму в Python та досвід роботи з відповідними бібліотеками

Приклади задач:

• Підвищення точності поточних CV, NLP та інших моделей
• Розробка нових моделей з нуля: від R&D та feature engineering до валідації
• Аналіз великих обсягів даних для пошуку інсайтів та формулювання гіпотез для моделювання

Зараз шукаємо сильного Data Scientist Generalist із продуктовим мисленням та практичним досвідом доведення ML-рішень до production.

Це роль не про ізольовані дослідження в Jupyter Notebook. Шукаємо фахівця, який вміє взяти бізнес-задачу, трансформувати її в ML-архітектуру, розробити модель, задеплоїти в продакшн разом із командою та виміряти реальний грошовий або метричний ефект через A/B-тести.

Чим потрібно займатися?

Працювати над двома великими блоками ML-продуктів у тісній зв'язці з аналітиками, MLOps, Product Managers та комерційним блоком.

Внутрішні ML-рішення (Pricing, Operations & Promo):

• Forecasting: Прогнозування попиту, продажів, замовлень та складських потреб (time series).
• Retention & Pricing: Моделювання Churn / Repeat Purchase, цінової еластичності (Price Elasticity) та реакції на промо.
• Promo Optimization: Оцінка ROI промо-кампаній, incremental revenue/margin, ефектів канібалізації та halo-ефекту.

Продуктові ML-рішення (Customer Experience):

• RecSys & Ranking: Розробка кандидатів (candidate generation), персоналізоване ранжування (Learning-to-Rank, embeddings), cross-sell та комплементарні рекомендації.
• Production & Monitoring: Інтеграція моделей у продуктові сервіси, моніторинг якості в продакшні (data & model drift).

Експерименти та методологія:

• Дизайн, проведення та аналіз A/B-тестів.
• Оцінка причинно-наслідкових ефектів (Causal Inference).
• Методологічна підтримка продуктових та аналітичних команд.

Що для нас важливо (Must-have)

• Класичний ML: Сильна база в класичному ML (classification, regression, feature engineering, temporal validation, leakage prevention).
• Стек: Впевнений Python та складний SQL.
• A/B Testing: Глибоке розуміння математики та практики дизайну й оцінки експериментів.
• Експертиза в e-commerce: Практичний досвід принаймні у двох із наведених напрямів:
  • Recommender Systems / Ranking;
  • Time Series / Forecasting;
  • Pricing & Promo Optimization;
  • Causal Inference / Experimentation.
• Production-mindset: Розуміння повного циклу ML (inference, orchestration, versioning, monitoring, retraining).
• Бізнес-орієнтованість: Вміння переводити мову бізнес-метрики (ROI, Margin, LTV) у мову ML-оптимізації та навпаки.

Буде додатковим плюсом

• Досвід з AWS / SageMaker, dbt, MLOps-інструментами.
• Практика з Uplift modeling та Causal Inference.
• Досвід розробки ієрархічного або ймовірнісного прогнозування (Probabilistic / Hierarchical Forecasting).
• Робота з Vector Search, Embeddings та Retrieval-системами.

Яким бачимо кандидата:

Сильний DS generalist із production мисленням і глибокою експертизою в кількох ML-напрямах. Ми не очікуємо однаково сильного досвіду у forecasting, recommendations, pricing і causal inference - важливіше вміти правильно поставити задачу, вибрати метод і довести рішення до практичного використання.

Що пропонуємо

• Вплив на продукт: ваші моделі безпосередньо впливатимуть на конверсію, маржинальність та досвід мільйонів користувачів.
• Зріла культура даних: доступ до якісної інфраструктури та підтримка з боку Data Engineering та Analytics.
• Мінімум бюрократії: швидке прийняття рішень та фокус на реальному результаті, а не на формальних звітах.
• Гнучкі умови: віддалений формат роботи (або гібрид), гнучкий графік, професійний розвиток та перегляд винагороди за результатами роботи.
   

Чому MAUDAU це круто?

• Ти матимеш вплив на продукт made in Ukraine, яким користуються тисячі і мільйони;
• Ти будеш частиною скілової tech команди;
• Ти матимеш справжні виклики та амбітні цілі;
• Ти будеш працювати з крутою командою однодумців  та відкритим керівництвом;
• Регулярно отримуватимеш новини компанії у вигляді дайджестів та зустрічей All Hands;
• Ти будеш отримувати своєчасний та відкритий зворотній зв’язок;

Як працює наша tech команда? 

• Маємо зрозумілий code style;
• Не гальмуємо: лише up-to-date фреймворки, бібліотеки і технології;
• Працюємо з технічним боргом щоквартально;
• Працюємо у self-organized scrum team, де кожен має вплив на процеси та продукт;
• Маємо сильну спрацьовану і професійну команду, яка обмінюється досвідом і співнавчається.

Як член команди MAUDAU ти можеш розраховувати на:

• Реальний ownership та вплив на продукт;
• Можливості для твого особистого розвитку, навчання та зростання;
• Гнучкий графік та можливості віддаленої роботи;
• 20 робочих днів оплачуваної відпустки, оплачувані лікарняні без бюрократії та додатковий вихідний день на твій день народження.

Якщо впізнав у цьому описі свій підхід до роботи - надсилай CV і давай знайомитись!

Наш клієнт - один із провідних банків України, який поєднує багаторічну експертизу у фінансовій сфері із сучасними технологіями та data-driven підходом. Компанія розвиває цифрові продукти, інвестує в інновації та створює відкрите й інклюзивне середовище для професійного розвитку.

На цій посаді ви працюватимете з даними на всіх етапах - від визначення вимог і контролю якості до побудови моделей та перевірки їхньої цінності для бізнесу.

Роль поєднує машинне навчання, програмування та взаємодію з бізнес-командами. Ви досліджуватимете нові напрями, створюватимете моделі й прототипи, тестуватимете їх у реальних умовах та допомагатимете перетворювати дані на практичні рішення.

Вимоги:

• Повна вища освіта - магістр або спеціаліст;
• Грунтовне розуміння алгоритмів машинного навчання: логістична регресія, дерева рішень, ансамблеві моделі, boosting, GAM і GLM;
• Знання підходів deep learning, зокрема CNN або NLP;
• Впевнене володіння Python та бібліотеками машинного навчання, зокрема scikit-learn;
• Здатність писати якісний production-ready код;
• Розуміння Agile-підходів, DevOps-процесів та інструментів модульного тестування;
• Здатність швидко занурюватися в нові бізнес-домени та ефективно взаємодіяти з представниками бізнесу;
• Українська мова на хорошому усному й письмовому рівні;
• Англійська мова на рівні Intermediate або вище.

Задачі:

• Формувати вимоги до даних, визначати джерела, організовувати збір та контролювати якість даних;
• Розробляти ознаки для моделей, зокрема працювати зі складними конфігураціями та часовими рядами подій;
• Обирати оптимальну стратегію моделювання, алгоритми та архітектуру моделей;
• Перевіряти й аналізувати якість моделей та їхні результати з погляду бізнесу;
• Створювати прототипи та організовувати тестування моделей у реальних умовах;
• Проводити A/B-тестування, аналізувати результати та оцінювати економічну й бізнес-цінність рішень;
• Взаємодіяти з бізнес-командами та допомагати впроваджувати data-driven рішення.

Компанія пропонує:

• Офіційне працевлаштування;
• Конкурентну заробітну плату;
• Щорічний перегляд компенсації відповідно до результатів роботи;
• Медичне страхування та страхування життя, повністю оплачені компанією;
• 25 днів щорічної відпустки та додаткові дні відпустки;
• Професійне навчання у напрямах Data, SQL, BI, Agile, бізнес-аналітики та інших;
• Індивідуальний план розвитку за підтримки керівника або ментора

COMFY — провідний омніканальний рітейлер побутової техніки та електроніки в Україні, понад 100 магазинів, топ-3 e-commerce платформа країни. Зараз формуємо central data team під CDO — щоб ML, AI та аналітика давали вимірюваний бізнес-ефект у клієнтському досвіді, комерційних рішеннях і ключових операційних процесах.

Контекст ролі

Шукаємо hands-on Lead Data Scientist, який особисто запустить перший ML-продукт компанії і поступово побудує навколо нього системну Data Science функцію. Перший фокус — Personalization Platform: CVM decisioning, персональні пропозиції, рекомендації та керовані експерименти. Ти відповідаєш за постановку ML-задачі, model logic, якість експериментів, evaluation, business effect і поведінку моделі після запуску; Data Engineering — за feature pipelines, serving, monitoring і retraining. Роль працює у central data team і в матриці з продуктовими та бізнес-доменами. У міру росту команди фокус розшириться на demand forecasting, replenishment optimization, workforce planning і Marketplace scoring.

Що робить цю роль особливою

• Перший ML-продукт компанії — ти ведеш його від business problem до контрольованого запуску, а не приєднуєшся до готового конвеєра.
• Пряма співпраця з CDO, Data Architect і Lead Data Engineer з першого дня.
• Висока автономія в model design, experimentation і формуванні ML roadmap.
• Ти закладаєш стандарти model review, reproducibility, drift control — команда, яка прийде після, працюватиме за твоїми правилами.
• Портфель наступних ML-продуктів (forecasting, replenishment, workforce planning) вже окреслений — є куди рости після першого запуску.

Задачі

• Особисто вести перший ML-продукт: від постановки задачі до MVP, експерименту і production acceptance.
• Формувати ML roadmap разом із CDO, Product Owners, Data Architect і Data Engineering.
• Будувати й перевіряти моделі для personalization, recommendations, propensity та uplift use cases.
• Визначати success metrics, baseline, offline/online evaluation і дизайн експериментів (A/B, MAB).
• Задавати стандарти model review, reproducibility, model cards, drift control і оцінювання бізнес-ефекту.
• Узгоджувати з Data Engineering feature contracts, serving path, monitoring і retraining requirements.
• Брати участь у наймі, менторити Data Scientists, проводити technical/design reviews.

Вимоги

Обов’язково: - Досвід особистого запуску ML-моделей або контрольованих MVP з вимірюваним бізнес-ефектом. - Сильні знання статистики, experimentation, model validation і причинно-наслідкового мислення. - Практичний досвід з Python, SQL, класичним ML і gradient boosting. - Глибока експертиза хоча б в одному напрямку: recommender systems, uplift/propensity modeling або time-series forecasting. - Розуміння production ML lifecycle і досвід співпраці з Data/ML Engineering. - Здатність працювати hands-on, приймати технічні рішення, менторити колег і пояснювати ML-рішення бізнесу.

Буде плюсом: - Google Cloud, BigQuery, Vertex AI, MLflow, Feast або аналогічний MLOps stack. - Causal inference, experimentation platform або multi-armed bandits. - Досвід у e-commerce, marketplace або high-volume consumer products. - Досвід формування Data Science практики або найму команди.

Що ми пропонуємо

• Можливість побудувати ML-функцію з нуля, починаючи з реального продукту, а не зі стандартів і презентацій.
• Work-life balance і віддалений формат роботи; офіс у Дніпрі — за бажанням.
• Високу автономію у model design, experimentation та формуванні ML roadmap.
• Великі e-commerce data scenarios і розвиток платформи на Google Cloud.
• Співпрацю з central data team, CDO, Data Architect, Lead Data Engineer та продуктовими доменами.
• Винагороду обговорюємо індивідуально за результатами співбесіди.

Пиши, якщо відгукнулося ✉️

Станьте частиною команди, що створює цифрову реальність!

MODUS X — українська ІТ-компанія, команда 800+ 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 Scientist, 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.

Зони відповідальності:

• 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

Що ми очікуємо:

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

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.

Frontline Robotics — українська defence tech компанія, що займається розробкою та виробництвом роботизованих систем для Сил безпеки та оборони України.

Наша місія — створити інтегровану роботизовану екосистему для наступу й оборони.

Ми сформували досвідчену та злагоджену команду та шукаємо Computer Vision Researcher (copters)
Ми щиро вдячні ветеранам і ветеранкам за службу та активно розглядаємо ваші відгуки на вакансії.

Для нас важливо:

• Вища технічна освіта у сфері Математики, Computer Science, Фізики та ін.
• Сильні математичні навички, зокрема у Лінійній Алгебрі, Теорії Ймовірностей, Статистиці
• Сильні навички класичного Computer Vision: keypoints detection and tracking, camera calibration, pose estimation, optical flow та ін.
• Досвід програмування на Python досвід з Linux, bash, git

Буде плюсом:

• Досвід програмування на C++
• Досвід Data Scientist, зокрема в класичному ML: регресійний аналіз, часові ряди, дерева рішень, кластеризація і тп.
• Досвід налаштування і пілотування БПЛА на Betaflight, Ardupilot, PX4 та ін.

• Знання Теорії Керування, Ньютонівської Механіки

   

Над чим ви будете працювати:

• Підтримувати існуючу систему візуальної навігації: пропонувати нові алгоритми, покращувати точність, оптимізовувати виробничий процес
• Активно досліджувати наукові публікації, впроваджувати state-of-the-art підходи
• Налаштовувати симулятор і автоматизовувати тестування моделей

• Генерувати нові розумні функції для автономних БПЛА

   

Що ми пропонуємо:

• Офіційне працевлаштування та бронювання.
• 24 календарні дні щорічної відпустки та оплачувані лікарняні;
• Додаткова відпустка 14 днів для ветеранів.
• Графік роботи 9:00–18:00 або 10:00–19:00.
• Можливість поєднувати роботу з дому та в офісі.
• Офіс біля метро (правий берег Києва).
• Своєчасна виплата заробітної плати.
• Простір для навчання та професійного розвитку;
• Роботу над складними інженерними задачами та реальними роботизованими системами.
• Прямий фідбек від користувачів із передової для вдосконалення продукту;
• Роботу в драйвовій команді та відкриту робочу культуру.
• Реальний внесок у оборону України.

Frontline Robotics — це місце, де інженери будують роботизовану лінію фронту разом із сильною командою.

Надсилайте резюме — і приєднуйтесь до команди!

Ми — NetSolid Investments — інвестиційний фонд, заснований в Україні, з основним фокусом на SMART-інвестиції. Ми інвестуємо не лише фінанси, а й експертизу у сферах digital marketing, IT та traffic-проєктів, допомагаючи молодим компаніям ставати лідерами у своїй ніші.

Один із наших інвестиційних проєктів — це міжнародна онлайн-платформа в ніші iGaming, що працює на конкурентних західних ринках. Вона поєднує сучасні технології, масштабну базу контенту та інструменти аналітики, щоб допомогти користувачам знаходити та обирати найкращі розважальні продукти. Завдяки високій якості сервісу та глибокій експертизі команда проєкту вже залучає мільйони відвідувачів щомісяця та впевнено зростає.

Сьогодні ми в пошуку Data Entry Specialist, який допоможе забезпечувати стратегічне розширення, актуальність та технічну оптимізацію бази ігор компанії. Головна мета спеціаліста — досягати лідерства через першість у публікації ігрових новинок, побудову ефективних каналів комунікації з провайдерами та автоматизацію процесів збору й обробки даних.

Наші очікування:

• Розуміння принципів API.
• Впевнене володіння Google Sheets або Excel: складні формули, Pivot Tables, скрипти.
• Досвід роботи з адмін-панелями, внутрішніми CRM/CMS системами.
• Вміння працювати з DevTools: вкладка Network у браузері Chrome DevTools для пошуку прямих лінків на демо-ігри, iframe та відстеження помилок завантаження контенту.
• Базове розуміння HTML/CSS.
• Досвід роботи з технічною документацією та таск-менеджерами.

Твоя зона відповідальності:

• Системне наповнення бази ігор, контроль та підтримка її контенту в актуальному стані.
• Швидке реагування на оновлення та вчасне додавання пріоритетних релізів у базу.
• Перевірка коректності відображення ігор та демо-версій на сайті.
• Налагодження стабільного зв’язку з провайдерами для отримання актуальних демо-версій, додаткових даних та інтеграції API.
• Оптимізація внутрішніх процесів Data Entry шляхом ініціювання впровадження методів та інструментів для автоматизації рутинної роботи.
• Регулярне проведення ресерчів щодо змін по іграх, новинках, провайдерах ігор тощо.
• Отримання доступу в клієнтську зону партнерів та відслідковування змін і оновлень.
• Постановка задач на дизайн, зокрема замовлення лого для ігор.

Буде перевагою:

• Досвід роботи в SEO-проектах.
• Досвід автоматизації процесів.
• Досвід парсингу даних.

Обравши нашу команду, ви отримаєте:

• Можливість працювати в затишному автономному офісі у центрі Києва або віддалено.
• Професійний розвиток: компенсація курсів, семінарів, виставок та конференцій.
• Після випробувального терміну — медичне страхування та оплачувані лікарняні.
• Щомісячний бюджет на спортзал.
• 23 робочих дні оплачуваної відпустки.
• Додатковий вихідний на День Народження та державні свята.
• Командні заходи: team buildings, корпоративи для зміцнення командного духу.

Етапи відбору: Дзвінок з рекрутером → Тестове завдання → Hard skills інтерв’ю → Фінальне інтерв’ю →  Job Offer! 

Станьте частиною команди, яка перетворює ідеї на успіх!

Вітаємо в King Group — місці, де зустрічаються найкращі люди з IT- та гемблінг-індустрії, щоб разом створювати масштабні digital-продукти. Ми розвиваємо численні проєкти у сфері iGaming на ринках України та Tier 1, інвестуємо у венчурні стартапи, перспективні ідеї та талановитих людей.

Шукаємо Middle Data Scientist до нашої команди в офіс у Києві. Якщо вам цікаво працювати з великими обсягами даних, будувати ML-моделі та створювати рішення, які впливають на продукт і бізнес — будемо раді познайомитися.

Основні задачі:
 

• Побудова, навчання та валідація ML-моделей (класифікація, регресія, кластеризація) для вирішення бізнес-задач компанії.
• Підготовка, очищення та трансформація даних для навчання моделей машинного навчання.
• Проведення дослідницького аналізу даних (EDA), пошук закономірностей та формування гіпотез.
• Аналіз ефективності моделей, оцінка їх якості за допомогою релевантних метрик та інтерпретація результатів.
• Підтримка, моніторинг та вдосконалення моделей, що працюють у production.
• Оптимізація існуючих моделей та участь у впровадженні нових ML-рішень.
• Співпраця з командами аналітики, розробки та бізнесу для реалізації data-driven рішень.

Основні вимоги:
 

• Ступінь бакалавра/магістра (математика, статистика, інформатика чи суміжна галузь) або еквівалентний практичний досвід, підкріплений хорошими знаннями математики, статистики та теорії ймовірностей.
• Від 2 років досвіду роботи на аналогічній посаді.
• Практичний досвід програмування на Python (Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn) та впевнене володіння SQL.
• Розуміння класичних алгоритмів машинного навчання: Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, Gradient Boosting, Clustering та інших.
• Досвід побудови, навчання, оцінювання та валідації моделей машинного навчання.
• Розвинене аналітичне мислення, відповідальність, самостійність та орієнтація на результат.

Буде перевагою:
 

• Досвід роботи з моделями часових рядів (Time Series), Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Functions), Kedro, TensorFlow або PyTorch, а також з деплоєм та підтримкою моделей у production.

Ми пропонуємо Boost-програми — систему компенсацій для розвитку та комфорту:

• Skill Boost — оплата навчання та курсів.
• Sport Boost — покриття витрат на спорт або абонемент до спортзалу.
• Yummy Boost — оплата корпоративних обідів.
• Content Boost — доступ до розважальних медіапідписок.
• Relocation Boost — підтримка релокації до Києва.

Також:

• Офіційне працевлаштування, медичне страхування, корпоративний лікар.
• Оплачувані лікарняні та відпустка.
• Сучасний офіс у центрі Києва (пішки від м. Либідська/Звіринецька) з панорамною терасою.
• Реферальна програма з бонусами за успішно найнятих кандидатів.
• Команда, яка цінує ініціативність, нові ідеї та прагнення до професійного розвитку.
• Робота над продуктом, де результат моделей напряму впливає на бізнес.
  
   

Зацікавило? Надсилай своє резюме — і познайомимось! 

 Ми — українська компанія, що швидко масштабується у сфері продажів, закупівель та власного виробництва. Зараз будуємо сильну data-driven культуру та шукаємо Middle Data Analyst, який хоче впливати не просто на звіти, а на реальні бізнес-рішення. Це роль для тих, хто любить працювати з даними глибоко, але бачити результат своєї роботи в бізнес-метриках: продажах, маржинальності, ефективності процесів.
 ⸻ 
Чим ти будеш займатись 
працювати з комерційною аналітикою та ключовими бізнес-метриками; 
будувати та підтримувати дашборди в Power BI; 
аналізувати великі масиви даних і знаходити інсайти для бізнесу; працювати з даними з різних джерел та приводити їх до єдиної логіки;
 допомагати бізнесу приймати рішення на основі цифр, а не інтуїції; брати участь у розвитку аналітичної системи компанії.
 ⸻ 
Що для нас важливо 
Досвід: 2–4+ роки досвіду на позиції Data Analyst / BI Analyst; досвід у рітейлі або e-commerce буде плюсом, але не є обов’язковим.
Технічні навички: впевнений SQL (робота з запитами середньої та високої складності); досвід Power BI (дашборди, базове DAX, робота з моделями даних); Power Query / M або досвід побудови простих ETL-процесів; впевнений Excel як інструмент швидкої аналітики. 
Бізнес-розуміння: розуміння ключових комерційних метрик: продажі, маржа, оборотність, сезонність; цікавість до того, як дані впливають на бізнес-рішення.
 Soft skills: аналітичне мислення і увага до деталей; проактивність (не просто виконувати запит, а ставити питання); вміння пояснювати складні речі простою мовою.
 ⸻
 Що ти отримаєш 
Роль з впливом — твої висновки будуть використовуватись у бізнес-рішеннях; 
Сильний практичний досвід у комерційній аналітиці та Power BI; Конкурентну зарплату відповідно до Middle рівня та стабільні виплати; 
24 дні відпустки + лікарняні; Навчання та розвиток (курси, англійська); 
Живу команду без зайвої бюрократії та з швидкими рішеннями; Корпоративне життя: спорт, неформальні зустрічі, комфортна атмосфера.