Jobs Data Science

Uklon — продуктова IT-компанія, що розробляє провідний райд-хейлінг сервіс. Щодня потужна команда Uklon прокачує одну з найбільших інфраструктур на ринку України та за її межами, забезпечуючи взаємодію драйверів та райдерів.

Ми створюємо highload продукт, за яким ховаються амбітні технологічні челенджі, безперервні інновації та неочевидні ходи. Наш фреймворк роботи — тестувати нові гіпотези, пушити свої ідеї та використовувати останній стек технологій.

Приєднуйся до нас у ролі Data Scientist

Hiring process:
Знайомство, тестове завдання (ми цінуємо твою роботу та час, тому ТЗ оплачуємо) та технічна зустріч.

Що ми пропонуємо саме для цієї ролі:
• можливість використовувати найсучасніші технології у проєктах використовуючи GPU інфраструктуру 
• працювати зі стеком: Python, Kafka, Docker, Kubernetes, AWS, GCP, PostgreSQL, Redis, ElasticSearch, Qdrant, Snowflake, PyTorch, Scikit-learn, Dify, MLFlow, AWS Bedrock, Copilot, LLM-моделі (GPT, Gemini, Llama, Claude, Mistral)
• мінімум бюрократії між ідеєю та реалізацією
• роботу над новими R&D проєктами
• роботу з продуктом яким сам користуєшся та бачиш результати своєї роботи
• прозору систему зростання в компанії, регулярний performance & salary review
• культуру компанії, в якій кожен є цінним, вільно висловлює свої ідеї та має вплив на процеси
• річний бонус при виконанні цілей компанії

Як саме ти можеш впливати на розвиток компанії:
• розробляти та впроваджувати нові методи та моделі машинного навчання для оптимізації роботи сервісу
• аналізувати та збирати дані для покращення ефективності та оптимізації процесів
• брати участь в розробці та впровадженні нових продуктів та сервісів
• підвищувати ефективності моделей та алгоритмів, розроблених раніше
• взаємодіяти з іншими командами та відділами компанії, що займаються розробкою програмного забезпечення, виконанням аналітики даних та іншими функціями
• проводити оцінку та аналіз результатів роботи розроблених моделей та алгоритмів, готувати відповідні звіти та презентації для внутрішнього використання

Челенджі на три місяці:
• адаптація в команді та колективі
• ознайомлення з існуючою інфраструктурою
• успішна перевірка гіпотез із скоупу (прайсинг, маркетинг, CRM, Promo etc)

Для досягнення результатів, тобі знадобляться:
• 2+ років комерційного досвіду як data scientist
• наявність успішних кейсів інтеграції DS логік у роботу продукту
• досвід роботи з Python (статистичні та ML пакети)
• експертні знання в SQL
• наявність прикладів успішних інсайтів, виявлення неочевидних патернів роботи продукту
• знання вищої математики, теорії ймовірностей, математичної та прикладної статистики
• English level: B1

Ми, звісно, навчимо, але добре мати:
• знання Git та Gitflow Workflow
• досвід використання ML serving tools: MLFlow 
• досвід використання ETLs Tools (one of): Airflow, AWS Glue
• досвід роботи з LLM моделями

Як ти регулюєш свій робочий час?
• гнучкий графік з урахуванням функціоналу
• days off зі збереженням винагороди: 20 на особисті потреби, ще 1 з нагоди дня народження, 10 через хворобу, до 8-ми за донацію крові 

Як ти будеш прокачувати свої скіли в Uklon?
• внутрішній обмін знаннями, програми менторства та тренінги з розвитку soft та hard skills
• отримання профільних сертифікацій для IT-експертів
• корпоративна бібліотека та підписки на інформаційні ресурси
• персональний/командний бюджет на навчання
• корпоративні знижки та компенсація English lessons 
• long-term навчання для керівників

Care and support
• медичне страхування в Україні 
• оплачувані сесії з психотерапевтами Pleso
• гейміфікації, подарунки, розіграші та знижки від партнерів
• спортивні заходи та корпоративні тімбілдінги
• wellness programs (воркшопи емоційної підтримки)
• тижні масажу в офісі в Києві
• промокоди на поїздки з Uklon

Regular Sport Activities:
• Uklon Football щотижня
• Uklon Online & Offline Yoga щотижня
• корпоративні знижки, часткова компенсація занять спортом

Corporate social responsibility
Uklon соціально відповідальний бізнес і входить в ТОП-10 найбільших донаторів на підтримку сил оборони та гуманітарні ініціативи серед українського бізнесу в секторі ІТ та телекомунікацій. 
З початку повномасштабного вторгнення сума фінансових внесків компанії та її засновників на підтримку Сил оборони, соціальні ініціативи та благодійні проєкти склала понад 339 мільйонів гривень.

Перед поданням заявки на відкриту позицію в Uklon, будь ласка, ознайомтеся з Умовами обробки та захисту персональних даних кандидатів. Надсилаючи нам свої персональні дані, зокрема ті, що містяться у вашому резюме, ви даєте згоду на обробку персональних даних відповідно до цих Умов.

*Ми цінуємо кожен відгук і прагнемо надати зворотний зв’язок протягом 7 робочих днів. Якщо відповіді не було - не засмучуйся: просто цього разу метч із вакансією не відбувся.
Якщо не бачиш листа від нас - перевір, будь ласка, папку «Спам» чи інші вкладки пошти. Іноді наші відповіді потрапляють туди. Дякуємо, що обираєш Uklon. До зустрічі!

Продукт

Платформа відеоаналітики для логістики. RTSP-камери → on-premise GPU inference → rule-based детекція порушень → операторська консоль із кліпами інцидентів.

Зараз демо працює на одному GPU-вузлі. Цільовий орієнтир — 500+ камер у режимі near-realtime на on-premise runtime.

Це довгостроковий продукт, а не контракт “на 6 місяців”. Поточний горизонт планування — 6 місяців із контрольними точками кожні 3 місяці, але розвиток системи, інфраструктури та ML-напрямку розрахований на довгострокову перспективу.

Поточний стек

Те, що вже працює сьогодні. Можливі data-driven зміни, якщо вони підтверджуються вимірюваннями.

Python · Ultralytics YOLOv26 · PyTorch · OpenCV · BoT-SORT · TensorRT FP16 · gRPC · PostgreSQL · Docker Compose · NVIDIA GPU з NVENC / NVDEC · on-premise runtime

Зони відповідальності

• Розширення detection coverage — додавання нових класів порушень у міру розвитку taxonomy інцидентів
• Precision та recall для кожного правила — досягнення узгоджених порогів із контролем у CI для кожного model PR
• Зниження false-positive rate відносно поточного baseline для кожного правила
• Оптимізація cost-efficiency інференсу — економіка “камери на GPU”, яка робить досяжною ціль у 500+ камер
• Робота з heuristic ceiling — коли precision/recall певного класу виходить на плато нижче порогу, потрібно запропонувати та виміряти наступну найкращу альтернативу (temporal model, attribute classifier, multi-stream fusion) із публікацією delta-метрик
• Вибір методів — heuristic vs learned approaches на основі вимірюваної різниці в precision / recall / latency
• Підтримка та розвиток eval harness; regression — merge-blocking

Вимоги

• 3+ роки production computer vision на реальному відео
• Досвід навчання, експорту та продакшен-деплою Ultralytics YOLO
• Досвід продакшен-використання pose estimation (YOLO-pose, RTMPose або аналоги)
• Досвід продакшен-поставки TensorRT FP16 engine на NVIDIA GPU
• Продакшен-досвід щонайменше з одним inference serving stack для multi-stream scale — Triton, DeepStream, Ray Serve або власний batched-gRPC сервіс
• Multi-object tracking у продакшені (BoT-SORT, ByteTrack або аналоги)
• Впевнене володіння PyTorch
• Python 3.12, strict typing, кодова база з 80% test coverage

Буде плюсом

• Продакшен-досвід із action recognition (ST-GCN, MViT, VideoMAE, I3D) — із повною відповідальністю за рішення, а не лише участю — з документованим аналізом того, де й чому підхід перевершував або програвав альтернативам
• Active learning / weak supervision у продакшені (cleanlab, fiftyone)
• Досвід роботи з industrial / surveillance video datasets
• Розробка gRPC-сервісів на Python

Що пропонуємо

• $5,000–7,000 net / місяць
• Remote
• Довгостроковий проєкт із розвитком продукту та ML-напрямку
• Прямий репортинг фаундеру; технічні рішення у вашій зоні відповідальності — за вами
• Уже існуюче демо на GPU-вузлі — не “порожній аркуш”
• Чітка вимірювана ціль із прогрес-чекпоінтами кожні 3 місяці та можливістю впливати на архітектуру й технічний напрям системи

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 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.

Lead Data Scientist (Risk / Scoring)
GiniAnalytics

Ми — амбітна команда GiniAnalytics, яка створює нову платформу банківського обслуговування клієнтів. Зараз ми шукаємо Lead Data Scientist, який не лише будує моделі, а й формує підхід до роботи з даними, впливає на продукт та веде команду до результату.

Локація: Україна (або ±1 година)
Зайнятість: повний робочий день

Можливість бронювання

🔹 Роль

Це позиція рівня лідера, який:

• відповідає за напрямок ризикового скорингу
• приймає архітектурні рішення по моделям
• впливає на бізнес-результат через дані
• розвиває команду Data Science

🔹 Обов’язки

• Побудова та розвиток risk scoring моделей (application та behavioral)
• Визначення стратегії використання ML у продукті
• Архітектура та контроль якості моделей (від ідеї до продакшну)
• Управління процесом feature engineering та вибору моделей
• Постановка задач та менторинг Data Scientists / Analysts
• Взаємодія з бізнесом (product, risk, stakeholders) для досягнення KPI
• Інтеграція моделей у бізнес-процеси та системи
• Побудова системи моніторингу моделей (drift, stability, performance)
• Оптимізація моделей під бізнес-метрики (profit, risk, approval rate)
• Ініціація нових data-driven рішень

🔹 Вимоги

• 3–5+ років у Data Science / Risk Modeling
• Досвід побудови скорингових моделей (обов’язково)
• Сильна експертиза в ML та статистиці
• Практичний досвід з:
  • Python (Pandas, Scikit-learn, XGBoost / LightGBM)
  • SQL
• Розуміння:
  • credit risk / PD / LGD / fraud detection
  • feature engineering для фінансових моделей
• Досвід роботи з продакшн-моделями
• Досвід менторингу або технічного лідерства
• Вміння перекладати дані → у бізнес-рішення

🔹 Буде плюсом

• Досвід у fintech / banking
• Робота з великими датасетами (Big Data)
• Досвід A/B тестування моделей
• Розуміння регуляторних вимог (IFRS, Basel)

🔹 Пропонуємо

• Віддалену роботу в сильній команді
• Вплив на продукт і бізнес-рішення
• Можливість побудувати Data Science напрямок "з нуля"
• Швидке професійне зростання
• Гнучкий графік
• Оплачувані лікарняні

💡 Чому ця роль цікава
Це не просто позиція Data Scientist — це можливість:

• впливати на фінансовий результат продукту
• будувати систему скорингу з нуля
• вирости до Head of Data / Chief Data Officer

SoftSvit — продуктова IT компанія, яка будує та просуває власний продукт. Шукаємо Trainee Risk Manager - того, хто хоче зробити перші кроки в ризик-менеджменті поруч із тими, хто вже знає як.

💫 Ти наш кандидат, якщо:

• Береш відповідальність за свою роботу
• Мислиш гнучко і звертаєш увагу на деталі
• Комфортно почуваєшся з великим обсягом інформації
• Вмієш аналізувати дані та розставляти пріоритети
• Вмієш на базовому рівні працювати з Excel та Google Документами
• Маєш досвід в е-комерції чи антифроді (буде плюсом, але не є вимогою)

🎯 Що ти робитимеш:

• Перевірятимеш запити на виплату коштів клієнтам
• Аналізуватимеш логи та виявлятимеш нестандартні закономірності й розбіжності
• Ідентифікуватимеш особу клієнтів
• Комунікуватимеш із саппортом щодо платіжних труднощів та питань клієнтів
• Моніторитимеш статистичні показники 

🚀 Що ми пропонуємо

Формат роботи

• Графік роботи: 2/2 з 9:00—21:00 (2 денні зміни, 2 вихідних, 2 нічні зміни);
• Сучасний офіс поруч з метро + безкоштовний паркінг для працівників 
• Повністю обладнане робоче місце

Соціальний пакет

• Офіційне працевлаштування
• Оплачувана відпустка — 13 робочих днів, лікарняні — 14 днів
• Медичне страхування

Розвиток

• Компенсація профільних курсів та участі в конференціях
• Можливості для кар'єрного та професійного зростання всередині компанії
• Корпоративна бібліотека

Атмосфера

• Pizza day та настолки щоп’ятниці
• Корпоративний спорт: волейбол, футбол щотижня
• Стильний мерч на свята
• Подарунки на день народження та визначні події (весілля\народження дитини)
• Командні тімбілдинги 2 рази на рік

✈️ Як потрапити в команду:

Intro call → Interview → Offer

📩 Зацікавила вакансія? Надсилай резюме — і давай знайомитись!

Мрія — освітня екосистема для учнів, батьків/опікунів і вчителів, що надихає вчитися та допомагає знайти себе в сучасному світі. Це ініціатива Президента України Володимира Зеленського, яку реалізують Мінцифри та МОН за підтримки Програми EGAP, що виконується Фондом Східна Європа коштом Швейцарії.
Якщо ви хочете приєднатися до команди, яка змінює підхід до освіти, — чекаємо на вашу заявку.

Наша команда шукає людину, яка:

• Має досвід роботи у сфері Data Science від 2 років
• Має практичний досвід із рекомендаційними системами та генеративним ШІ
• Має досвід створення агентних AI систем за допомогою langchain, langgraph, llama-index тощо
• Володіє Python на високому рівні; знання PySpark буде перевагою
• Працювала з великими обсягами даних (Big Data), зокрема з технологіями Apache Spark, Hadoop, Kafka або BigQuery
• Має досвід розгортання сервісів на хмарних платформамах (AWS, Google Cloud, Azure)
• Має розуміння концепцій моделювання даних, сховищ даних та ETL/ELT-процесів
• Має досвід побудови, адаптації та тренування ML моделей в PyTorch
• Знає основи контейнеризації та оркестрації (Docker, Kubernetes)
• Має досвід у MLOps та промпт-інжинірингу
• Володіє аналітичним мисленням і має високий рівень комунікативних навичок
• Вміє працювати в команді та приймати технічні рішення
• Має вищу освіту

Буде перевагою:

• Досвід розгортання відкритих LLM та їх оптимізація під інференс (vllm, sglang тощо)
• Досвід роботи з графовими базами даних (Neo4j тощо)
• Досвід створення ML-рішень із нуля, включно з побудовою пайплайнів для тренування моделей
• Досвід з системами LLM моніторингу, такими як Arize Phoenix

Чим ви будете займатися:

• Реалізовувати нові і удосконалювати існуючі ML сервіси Мрії
• Проводити EDA на наших джерелах даних та перетворювати їх на корисні датасети
• Проводити експерименти з моделями та тестувати PoC з реальними школами
• Співпрацювати з веб та мобайл командами щодо інтеграції наших сервісів

Що ми пропонуємо:

• Повну зайнятість у проєкті, важливому для майбутнього освіти в Україні
• Роботу в офісі протягом перших двох місяців (є укриття); далі — можливий гібридний графік
• Можливість долучитися до команди професіоналів, які змінюють освітню систему України
• Участь у створенні продукту, що впливатиме на майбутнє покоління
• Вакансія передбачає опцію бронювання

Етапи найму: співбесіда з HR -> технічне інтерв'ю -> кадрова перевірка -> офер

Якщо це не для вас, але ви знаєте людину, яка створена для цієї вакансії, — порекомендуйте, будь ласка!

Шукаємо ML-спеціаліста для розробки предиктивних моделей на основі великих табличних датасетів. Задачі пов’язані з прогнозуванням користувацької поведінки та метрик на ранніх етапах життєвого циклу.

Вимоги:

• 3+ роки досвіду в ML / Data Science
• Сильний досвід роботи з табличними даними (обов’язково)
• Впевнений рівень SQL (бажано BigQuery) та досвід роботи з великими датасетами
• Практичний досвід побудови моделей прогнозування (regression / prediction / ranking)
• Досвід роботи з моделями: CatBoost, LightGBM, XGBoost
• Сильні навички feature engineering (категоріальні, часові, поведінкові ознаки)
• Розуміння часової природи даних (train/validation split, data drift)
• Розуміння проблем data leakage та методів його уникнення
• Досвід роботи з незбалансованими розподілами та складними таргетами (long-tail, zero-inflated)
• Розуміння когортного аналізу та часових залежностей у даних
• Досвід побудови reproducible ML pipeline (навчання, інференс, версіонування)
• Відмінні комунікативні навички та ділове володіння англійською мовою

Буде плюсом:

• Досвід роботи з Google Cloud (BigQuery, GCS тощо)
• Досвід роботи з mobile або subscription продуктами
• Досвід прогнозування користувацької поведінки, retention або revenue
• Досвід роботи з маркетинговими або атрибуційними даними
• Досвід розробки та деплою ML-моделей у production
• Розуміння batch inference та підходів до масштабування моделей

Обов’язки:

• Розробка та навчання ML-моделей на табличних даних (user-level та агреговані дані)
• Побудова складного feature engineering
• Робота з часовими даними (коректні split, врахування drift)
• Контроль і запобігання data leakage
• Робота зі складними таргетами та нерівномірними розподілами
• Оцінка якості моделей на різних рівнях (окремі спостереження та агрегати)
• Побудова та підтримка reproducible ML pipeline (навчання, інференс, версіонування)
• Оптимізація моделей та підбір підходящих алгоритмів
• Аналіз та структурування великих обсягів даних
• Безперервне вдосконалення підходів до моделювання та роботи з даними

Ми пропонуємо:

• ЗП $2500 - 4000;
• Своєчасна заробітна плата;
• Можливість кар'єрного росту;
• Оплачувана відпустка;
• Молодий дружній колектив;
• Круті корпоративні заходи;
• Затишний офіс;
• Ігрова приставка та настільний теніс в офісі;
• Стандартні плюшки — чай, кава, смаколики;
• Зручний графік з 10:00 до 19:00.

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

Ми шукаємо Data Scientist (Middle) для задач побудови моделей  (CRM / Антифрод)

Мова та технології

Python  ML Scikit-learn  XGBoost   LightGBM   CatBoost   SQL  Feature Store (Feast)
Fraud / CRM modeling

Твої обов’язки:

Побудова та впровадження моделей для CRM і антифроду (Response/Behaviour + Fraud Detection)

Розробка й продакшн-впровадження ML/гібридних моделей для прогнозування реакції клієнтів на CRM-комунікації (propensity/response/uplift) та виявлення шахрайських і підозрілих активностей у транзакціях/поведінці (fraud scoring/anomaly detection) з формуванням сегментів і тригерних сценаріїв, побудовою фіч із транзакційних/поведінкових/пристроєвих сигналів, доповненням rule-based шарами, а також дизайном і оцінкою інкрементального ефекту через A/B/контрольні групи
Підготовка великих обсягів даних: очищення, трансформація, агрегації, побудова time-window фіч

Оцінка й тюнінг моделей за ML-метриками (ROC, precision/recall, cost-based) та бізнес-KPI з аналізом стабільності/дрейфу

Інтеграція моделей у продакшн-середовище: batch та/або real-time скоринг
Співпраця з аналітиками, CRM/продуктовими командами та risk/fraud-функцією для формування вимог
Узгодження KPI, експериментального дизайну, інтерпретації результатів і рекомендацій для бізнесу

Вимоги:

Вища технічна освіта 
Досвід.  2-3+ роки у Data Science / ML
Практичний досвід побудови CRM response/behaviour моделей або моделей антифрода (бажано — обидва напрями)
Досвід роботи з імбалансними даними, витратами помилок (FP/FN), контрольними групами та вимірюванням ефекту
Python  на високому рівні
ML: scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost
SQL — впевнено (витяг даних, вікна, агрегації, оптимізація запитів)
Досвід з Feature Store (Feast): дизайн сутностей/фіч, offline/online джерела, матеріалізація, backfill, контроль консистентності
Класифікація/ансамблі, anomaly detection, інтерпретація моделей (SHAP/feature importance). Git
Розуміння продакшн-циклу ML: від даних до сервісу
Досвід з API (FastAPI/Flask або аналоги) — буде плюсом
Хмари: AWS/Azure (плюс)

 

Добре мати:

Досвід у rule-based + ML системах (особливо для антифрода)
Розуміння CRM-воронки, сегментації, канальної атрибуції, маркетингових KPI
Досвід із графовими підходами (зв’язки між клієнтами/пристроями/мерчантами) для фрода — плюс
Досвід зі стрімінгом/потоковою обробкою даних (Kafka/Flink тощо) — плюс

Це стартова позиція для тих, хто хоче зайти в AI / robotics / software development та отримати практичний досвід роботи з даними.
 

Що потрібно робити:

• розмітка фото- та відеоданих (data annotation)
• робота у спеціалізованому софті
• виконання KPI по кількості та якості
• дотримання внутрішніх гайдлайнів

Кого шукаємо:

• junior / trainee / випускників технічних спеціальностей
• уважних, посидючих та дисциплінованих
• тих, кому комфортна робота за комп’ютером кілька годин поспіль
• готових до монотонної, але відповідальної роботи
• з інтересом до AI / IT / robotics

Буде плюсом:

• технічна освіта (IT, інженерія тощо)
• досвід роботи з графічними інструментами: Photoshop, Figma, CAD
• геймерський бекграунд

Умови:

• офіс у Києві
• перший місяць — адаптація та навчання
• далі — робота по KPI
• можливість кар’єрного росту в напрямках AI / robotics / software development

Основні обов'язки

• Розробка та впровадження алгоритмів ML/AI моделей 
• Управління повним циклом розробки (End-to-End) - від збору та підготовки даних до вибору архітектури, навчання та валідації
• Створення AI-агентів та ботів 
• Глибокий аналіз даних (взаємодія з Big Data) та перевірка гіпотез, пошук прихованих закономірностей, факторів впливу та генерації рекомендацій щодо поліпшення бізнес-показників 
• Управління життєвим циклом моделей 
• Співпраця з ІТ-командами щодо розбудови вітрин даних у DWH для забезпечення високої якості та консистентності інформації, необхідної для ML-моделей 
• Виконання аналітичних розрахунків та статистичні дослідження на запит керівництва або замовників 
• Безпосередня участь у проєктах пов’язаних з процесами аналізу, доставки та обробки даних й оптимізації існуючих процесів

Основні вимоги

• 1+ рік досвіду роботи у сфері Data Science, Machine Learning
• Досвід успішної розробки та виведення у промислову експлуатацію (deployment) ML-моделей
• Досвід впровадження AI-агентів та роботи з мовними моделями (LLM)
• Досвід роботи з базами даних, опрацювання масивів даних
• Досвід роботи з SQL (вміння писати аналітичні запити, віконні функції та методи оптимізації)
• Володіння основними методами статистичного аналізу
• Знання англійської мови на рівні не нижче Intermediate (В1)

Буде перевагою

• Досвід візуалізації складних наборів даних та результатів моделювання за допомогою Python

Своїм співробітникам ми пропонуємо

• Роботу в найбільшому та інноваційному банку України
• Офіційне працевлаштування та 24+4 календарних дні відпустки
• Компенсацію лікарняних
• Конкурентну заробітну плату
• Бонуси, премія відповідно до політики компанії
• Медичне страхування 
• Корпоративне навчання
• Можливість віддаленого формату роботи
• Корпоративну фінансову допомогу у критичних ситуаціях

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

Ми шукаємо Middle/Senior Data Scientist, який прагне працювати в динамічному середовищі та розділяє цінності взаємної довіри, відкритості та ініціативності. Ми прагнемо знайти цілеспрямованого професіонала, орієнтованого на якість та результат.

Мета посади: аналіз даних, побудова та впровадження ML моделей. Ми володіємо величезними масивами даних і шукаємо Middle/Senior Data Scientist, який допоможе перетворювати їх на інтелектуальні сервіси за допомогою класичного машинного навчання та сучасних DeepLearning-підходів.

Основні обов'язки:

• End-to-end розробка: проєктування, навчання та впровадження ML/DL моделей (від дослідження до продакшену)
• Класичний ML: робота з табличними даними, EDA, підготовка ознак (feature engineering) та побудова моделей класифікації/регресії
• Deep Learning: створення моделей для роботи з текстом, зображеннями та звуком за потреби бізнесу
• MLOps: контейнеризація моделей (Docker), налаштування моніторингу їх якості та інтеграція через API (FastAPI/Flask)
• Документування: ведення технічної документації та презентація результатів (метрики, бізнес-ефект) стейкхолдерам
   

Основні вимоги:

• Досвід: 1+ рік комерційного досвіду в ролі Data Scientist/ML Engineer (from research to production)
• Робота з даними: просунутий SQL (складні запити, аналітичні функції)
• Досвід роботи з Git, CI/CD, Docker, робота з хмарними платформами (AWS/GCP)
• Досвід роботи з рекомендаційними системами, задачами сегментації, моделями прогнозування
• Стек для ML: глибоке знання Python, Pandas, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM
• Стек для DL: впевнене володіння PyTorch або TensorFlow/Keras
• Математична база: розуміння статистики, теорії ймовірностей та принципів роботи алгоритмів "під капотом". Відмінне розуміння методів машинного навчання та алгоритмів
• Можливість працювати самостійно та з членами команди з різним бекграундом
• Уміння створювати і підтримувати документацію про створені моделі і процеси

Буде перевагою:

• Вміння будувати дашборди в BI-інструментах та змістовні графіки
• Досвід з GenAI та NLP
• Досвід у задачах Computer Vision
• Досвід в інших складних DeepLearning архітектурах

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
• Можливість віддаленого формату роботи
• Віддалену роботу або сучасні офіси в Києві, Дніпрі та Львові, оснащені генераторами та Starlink

ПриватБанк відкритий до підтримки та працевлаштування ветеранів i ветеранок, а також людей з інвалідністю.

Для нас неприйнятною є дискримінація через стан здоров’я та фізичні можливості, вік, расову чи етнічну належність, стать і сімейний стан.

Ми готові навчати ветеранів та кандидатів з інвалідністю без досвіду роботи в банківській сфері.

Якщо ви маєте статус людини з інвалідністю або ветерана, звертайтеся на jobquestions@privatbank.ua. Фахівці ПриватБанку нададуть консультацію і супровід упродовж процесу відбору та після працевлаштування.

Jooble — це глобальна продуктова IT-компанія, що трансформує сферу працевлаштування.

Щомісяця мільйони людей у 66 країнах світу використовують Jooble для пошуку роботи та найму талантів. За цим стоїть команда з понад 300 професіоналів, які поєднують глибоку експертизу в аналітиці, технологіях та роботі з даними, щоб зробити цей процес простішим і ефективнішим.

Сьогодні Jooble входить до ТОП-10 найвідвідуваніших сайтів світу у сегменті Jobs and Employment, підтверджуючи свій глобальний вплив.

Ми шукаємо Machine Learning Engineer, який готовий не просто будувати моделі, а створювати комплексні рішення.

Про команду та культуру:

Наш департамент Data Science складається з команди розробки, команди ai-engineers та двох DS-команд. Ми не працюємо в ізоляції та тісно взаємодіємо з всіма доменами компанії.

Ми є бізнес-орієнтованими, а тому шукаємо можливості, валідуємо гіпотези та створюємо рішення, які приносять реальну цінність користувачам і клієнтам.

Роль Machine Learning Engineer-а у Jooble — це поєднання ML Engineering, аналітики, роботи з Big Data та розробки сервісів. Ти будеш вести задачу від ідеї до продакшну.

У цій ролі ти будеш охоплювати повний життєвий цикл розробки DS/ML рішень:

• Data Engineering: проєктування, розробка та підтримка ефективних і надійних ETL пайплайнів (робота з великими даними, забезпечення якості даних)
• ML Engineering: розробка та покращення моделей ранжування, побудова рекомендаційних систем та вирішення інших ML/DS задач
• Production: розгортання моделей, написання продакшн-коду, підтримка мікросервісів та моніторинг їх роботи. Тісна співпраця з командою DevOps, щоб інтегрувати MLOps CI/CD у продукт.
• Analytics & A/B Testing: дизайн та проведення A/B тестів для перевірки гіпотез, аналіз результатів та пошук інсайтів у даних
• Business Value: проактивний пошук точок росту продукту спільно з бізнес-стейкхолдерами. Перетворення бізнес-проблеми на стабільні та практичні ML/DS рішення з урахуванням вимог продакшену

Ми шукаємо людину, яка має:

• 3+ роки комерційного досвіду на позиції ML Engineer/ Data Scientist
• Мови програмування: впевнене володіння Python та глибокі знання стеку ML (sklearn, numpy, pandas, xgboost, tensorflow, etc), написання чистого та підтримуваного коду. Розуміння того, що таке ООП і шаблони проєктування
• ML & Math: розуміння класичних алгоритмів ML, статистики та теорії ймовірностей
• Databases & SQL: досвід роботи з такими сховищами як Elasticsearch, Redis, MSSQL
• Engineering: розуміння принципів CI/CD, dagster або іншими оркестраторами
• Досвід роботи з операційними системами Linux, розуміння Bash
• Готовність вивчати та застосовувати нові технології в області Information Retrieval, Big Data та Machine Learning

Буде перевагою:

• Досвід роботи з Recommendation Systems чи у домені Information Retrieval
• Досвід використання фреймворків deep learning, таких як PyTorch, Keras і TensorFlow
• Прикладний досвід в онлайн A/B тестуванні
• Досвід роботи з Big Data (Hadoop/PySpark)
• Досвід роботи з Docker
• Володіння інструментами візуалізації для моніторингу та логування (Kibana, Grafana)

Чому Jooble?

Формат роботи
Гнучкість для нас — не просто слово. У Києві ми працюємо у гібридному форматі, поєднуючи офіс і віддалену роботу. В інших містах і країнах можна працювати повністю ремоут. Де б ти не був, ми подбаємо про твій комфорт і продуктивність, забезпечивши всім необхідним обладнанням.

Графік роботи
Ти сам обираєш, коли почати свій 8-годинний день — між 8:00 та 10:00 за київським часом. Головне — залишатися на зв’язку та планувати час для зустрічей із командою. Ми цінуємо свободу у плануванні дня і водночас віримо, що спільний ритм допомагає працювати ефективніше.

Зростання та розвиток
У Jooble кожен має фіксований бюджет для особистого та професійного розвитку. Це твій простір для нових знань й навичок, які допомагають зростати тобі та водночас роблять компанію сильнішою.

Фізичне та ментальне здоров’я
Здоров’я — важлива частина роботи та життя. У Jooble передбачене повне медичне страхування (після 3 місяців роботи), а для колег за кордоном — фінансова підтримка на медичні витрати. Ми компенсуємо консультації з психологами wellbeing-сервісу або 50% вартості послуг спеціаліста, якого ти обереш самостійно.

Відпочинок і відновлення 
24 робочі дні щорічної оплачуваної відпустки + 6 днів для перезавантаження. 20 оплачуваних лікарняних + 4 дні без медичного підтвердження — щоб мати час на відновлення, коли це потрібно. Також у тебе буде 6 фіксованих додаткових вихідних на державні свята.

Команда
У Jooble поруч із тобою — сильні професіонали та експерти, з якими можна зростати й створювати рішення глобального рівня. Тут кожен має голос і може впливати на процеси. Ми цінуємо чесний фідбек та шукаємо тих, хто близький нам за цінностями.

Підтримка України
У Jooble ми зберігаємо робочі місця для мобілізованих колег. Як команда, ми долучаємося до ініціатив, що допомагають Україні, а наш продукт спрямований на те, щоб ще більше людей могли знайти роботу навіть у складні часи.

Якщо ти готовий/а впливати на життя мільйонів людей у всьому світі, тоді надсилай нам своє резюме, а рекрутер зв'яжеться з тобою найближчим часом.

Працюємо над задачами комп’ютерного зору для безпілотних систем. Основний фокус — донаведення: детекція, трекінг і пріоритизація цілей у реальному часі з обмеженими ресурсами.

Що будете робити

• Розробляти та адаптувати CV/ML моделі (детекція, сегментація, трекінг)
• Проєктувати пайплайни та ансамблі з урахуванням latency, FPS, пам’яті та енергоспоживання
• Деплоїти та оптимізувати інференс на embedded-пристроях (Jetson / Raspberry Pi / ARM64)
• Працювати над стабільним real-time трекінгом (відеостабілізація, калібрування камер, robustness)
• Інтегрувати ML/CV компоненти у продакшн-системи (Linux)
• Співпрацювати з embedded-інженерами над low-latency відеопайплайнами

Що важливо

• 3+ років досвіду в Computer Vision / Machine Learning
• Python або C++ (бажано обидва)
• Практичний досвід з OpenCV та PyTorch / TensorFlow
• Досвід із сучасними моделями (YOLO, MobileNet, U-Net або аналоги)
• Глибоке розуміння object tracking (вибір під задачу, тюнінг, стабільність, recovery)
• Досвід роботи з Linux, Git, Docker

Буде плюсом

• Деплой та оптимізація під embedded (Jetson / ARM64)
• ONNX / TensorRT / OpenVINO / NCNN
• Конвертація та оптимізація моделей під NPU / edge
• Досвід з ROS1 / ROS2, Gazebo

Чому це цікаво
• Робота з обмеженими ресурсами та складними умовами
• Вплив на архітектуру пайплайнів і моделей
• Швидкий цикл експериментів і перевірки в реальному середовищі

Працюємо над задачами комп’ютерного зору для безпілотних систем. Основний фокус — донаведення: детекція, трекінг і пріоритизація цілей у реальному часі з обмеженими ресурсами.
 

Що будете робити

• Розробляти та адаптувати CV/ML моделі (детекція, сегментація, трекінг)
• Проєктувати пайплайни та ансамблі з урахуванням latency, FPS, пам’яті та енергоспоживання
• Деплоїти та оптимізувати інференс на embedded-пристроях (Jetson / Raspberry Pi / ARM64)
• Працювати над стабільним real-time трекінгом (відеостабілізація, калібрування камер, robustness)
• Інтегрувати ML/CV компоненти у продакшн-системи (Linux)
• Співпрацювати з embedded-інженерами над low-latency відеопайплайнами
 

Що важливо

• 3+ років досвіду в Computer Vision / Machine Learning
• Python або C++ (бажано обидва)
• Практичний досвід з OpenCV та PyTorch / TensorFlow
• Досвід із сучасними моделями (YOLO, MobileNet, U-Net або аналоги)
• Глибоке розуміння object tracking (вибір під задачу, тюнінг, стабільність, recovery)
• Досвід роботи з Linux, Git, Docker
 

Буде плюсом

• Деплой та оптимізація під embedded (Jetson / ARM64)
• ONNX / TensorRT / OpenVINO / NCNN
• Конвертація та оптимізація моделей під NPU / edge
• Досвід з ROS1 / ROS2, Gazebo
 

Чому це цікаво
• Робота з обмеженими ресурсами та складними умовами
• Вплив на архітектуру пайплайнів і моделей
• Швидкий цикл експериментів і перевірки в реальному середовищі

В команду DataDiscovery шукаємо на розширення Senior Data Scientist. 

Наш ідеальний кандидат має:

- 5+ роки комерційного досвіду розробки.

Навички:

• Python та бібліотеки машинного навчання: TensorFlow, PyTorch;
• Технології Big Data: Kafka, Amazon S3, Spark;
• SQL та аналіз даних: робота з будь-якими джерелами даних (SQL, noSQL, векторні бази даних, column-oriented бази даних , тощо);
• Хмарні платформи: AWS, GCP;
• Математична статистика: регресія, розподіл ймовірностей, - перевірка статистичних гіпотез тощо;
• Підходи машинного навчання: регресії, кластеризація, дерева рішень та інші;
• Алгоритми глибокого навчання: transformers, reinforcement learning, autoencoders, diffusion models, тощо;
• Досвід розробки продуктів AI: NLP, CV, Recsys, Generative AI;
• MLOps.

Що потрібно робити:

• Вирішувати продуктові та дослідницькі виклики крутого українського продукту;
• Працювати з реальними даними реальних користувачів;
• Вивчати та впроваджувати складні state-of-the-art алгоритми в області машинного навчання для вирішення практичних задач;
• Оцінювати технічні компроміси по кожному рішенню;
• Працювати в тісному співробітництві з іншими командами для дослідження нових можливостей використання інструментів AI.

Що ми пропонуємо:

• Роботу в стабільній компанії — адже ми понад 14 років на ринку;
• Дійсно цікаві завдання: бери участь у розвитку медіасервісу, який об’єднує мільйони користувачів;
• Відносини, побудовані на довірі, та багато можливостей для розвитку;
• Уроки настільного тенісу та гри на фортепіано
• Безкоштовні уроки англійської мови;
• Корпоративного психолога;
• Знижки від брендів-партнерів та нашого сервісу.

Відповідаючи на вакансію і надіславши своє резюме в Компанію (ТОВ «МЕГОГО»), зареєстровану й діючу відповідно до законодавства України, реєстраційний номер 38347009, адреса: Україна, 01011, місто Київ, вул.Рибальська, будинок 22 (далі «Компанія»), ви підтверджуєте та погоджуєтеся з тим, що Компанія обробляє ваші особисті дані, представлені у вашому резюме, відповідно до Закону України «Про захист персональних даних» та правил GDPR.