Jobs Data Science

Ми шукаємо молодшого інженера машинного зору, якому цікаво працювати з даними, тренувати моделі та перевіряти їхню роботу на реальних пристроях. Ви працюватимете разом зі старшим інженером: перевірятимете гіпотези, аналізуватимете помилки й покращуватимете точність і надійність наших рішень. Ви матимете доступ до анотаторів, достатні бюджети на тренування і інше повне необхідне забезпечення для якісного виконання робочих задач. Ви матимете регулярний зворотний звʼязок з фізичного світу та реального застосування.

Що ви робитимете:

• Розроблятимете пайплайни генерації синтетичних даних.
• Збиратимете, очищуватимете й готуватимете датасети з відкритих і внутрішніх джерел.
• Тренуватимете моделі машинного зору та оцінюватимете їхню якість.
• Аналізуватимете помилки моделей і перевірятимете, як зміни в даних та підходах до навчання впливають на результат.
• Використовуватимете ШІ-агентів для швидкої реалізації експериментів і тренувальних пайплайнів, перевіряючи коректність згенерованого коду.
• Разом зі старшим інженером застосовуватимете дистиляцію, квантизацію та конвертацію моделей для роботи на пристроях з обмеженими обчислювальними ресурсами.
• Братимете участь у виїздах на полігон для збору даних і перевірки рішень у реальних умовах.

Що для нас важливо:

• Здатність швидко навчатися, працювати зі зворотним зв’язком і перевіряти власні припущення.
• Практичні навички роботи з датасетами: збір, очищення, підготовка та перевірка якості даних.
• Досвід створення пайплайнів генерації синтетичних даних.
• Розуміння основ навчання моделей машинного зору: архітектур, функцій втрат, аугментацій і метрик.
• Уміння аналізувати помилки моделі та формулювати гіпотези щодо покращення датасету.
• Уміння використовувати ШІ-агентів для написання коду й проведення експериментів.

• Базове розуміння дистиляції знань, квантизації та конвертації моделей, зокрема у формат ONNX.

   

Буде перевагою:

• Знайомство з класичними методами машинного зору: фільтрацією, виділенням контурів, морфологічними операціями та покращенням зображень.
• Розуміння геометрії камери: калібрування, моделі pinhole, усунення дисторсії та гомографії.
• Знайомство з методами трекінгу, зокрема template matching, KCF або CSRT.
• Досвід детекції малих об’єктів.
• Досвід запуску моделей на edge-пристроях і NPU.
• Досвід роботи з Ultralytics.
• Бакалаврська освіта з науки про дані, ШІ, прикладної математики або спорідненої галузі.

Формат роботи:

Гібридна робота: 1 день на тиждень в офісі у Львові, решта часу - дистанційно. Участь у виїздах на полігон.

Що ми пропонуємо:

• Роботу зі старшим інженером і можливість розвиватися на практичних R&D-задачах.
• Участь у повному циклі роботи з моделями: від підготовки даних до перевірки на цільовому пристрої.
• Можливість бронювання військовозобов’язаних працівників згідно з чинним законодавством.
• 24 дні щорічної оплачуваної відпустки та можливість брати додаткові вихідні за потреби.
• Гнучкий графік.

Slidom — платформа для моніторингу транспорту та управління автопарком. Шукаємо в команду інженера з машинного навчання, який допоможе створювати нові інтелектуальні функції продукту.
У нас є реальні дані та практичні задачі. Потрібна людина, яка зможе розібратися в них, запропонувати підхід, навчити модель і разом із розробниками впровадити її в продукт.
Що потрібно буде робити
 

• Аналізувати дані, знаходити закономірності та готувати їх для навчання моделей.
• Розробляти й навчати моделі машинного навчання.
• Перевіряти, наскільки добре вони працюють на реальних даних.
• Працювати з неповними даними, помилками та неточностями в них.
• Разом із командою впроваджувати рішення в продукт і покращувати їх.

Що для нас важливо
 

• Практичний досвід у машинному навчанні — від підготовки даних до оцінки результату.
• Впевнене знання Python та бібліотек для аналізу даних і машинного навчання.
• Знання SQL.
• Розуміння статистики та способів перевірки якості моделей.
• Вміння самостійно досліджувати задачу й пояснювати свої рішення команді.

Буде плюсом досвід роботи з геоданими, часовими рядами або транспортною телематикою, а також досвід впровадження моделей у реальному продукті.
Що пропонуємо
 

• Роботу над власним продуктом, де ваші рішення використовуватимуть клієнти.
• Можливість впливати на підходи та вибір технологій.
• Пряму взаємодію з командою розробки.
• Формат співпраці та оплату, які обговоримо під час знайомства.

Детальніше про задачі розповімо на співбесіді після підписання угоди про нерозголошення.
Надішліть резюме та кілька слів про ваші проєкти: що саме ви робили та якого результату вдалося досягти.

Відгуки без супровідного листа не розглядаються. Просимо додати короткий супровідний лист до відгуку на вакансію.

R&D Miltech компанія з активним масштабуванням у пошуку Computer Vision Engineer для роботи в Києві або Львові.

Вимоги:

• 2+ років досвіду в ML/Data Science/Deep Learning, з них декілька місяців — безпосередньо у Computer Vision;
• Досвід з object detection & tracking;

• Розуміння принципів розгортання CV-рішень на embedded-пристроях.

   

Буде плюсом:

• Досвід роботи з термальними камерами / тепловізорами.

Обов'язки:

• Розробка та вдосконалення алгоритмів для задач донаведення (last mile targeting) з використанням тепловізійних камер;
• Розробка, покращення та оптимізація пайплайнів навчання DL-моделей;
• Оптимізація моделей (pruning, quantization, distillation, tensor decomposition) під edge-пристрої (Jetson, Raspberry Pi);
• Аналіз, фільтрація та балансування даних у тісній колаборації з дата-командою.

Компанія пропонує:

• Бронювання військовозобов'язаних з перших днів;
• Медичне страхування;
• Компенсацію релокації;
• Робочу техніку;
• Парковку для співробітників;
• 24 календарні дні відпустки + 1 день на день народження;
• Оплачувані лікарняні;
• Компенсацію навчання, курсів та доступ до корпоративної бібліотеки;
• Компенсацію консультацій психолога.

Чекаємо на ваш відгук!

Про нас:

Ми — одна з найбільших українських MilTech-компаній. Активно впроваджуємо AI-рішення для оптимізації та автоматизації внутрішніх бізнес-процесів. Розширюємо нашу LLM & AI команду і шукаємо людину, яка не просто запускає ChatGPT через API, а готова створювати надійні продуктові ML-рішення.

Що треба буде робити:

• Проєктувати промпти, структуру контексту та будувати нормальні RAG-системи (chunking, retrieval, reranking).
• Розробляти агентні системи з tool use та валідацією виходів.
• Будувати пайплайни evaluation (golden datasets, метрики, LLM-as-judge) перед релізом, щоб моделі не галюцинували в найвідповідальніший момент.
• Проводити fine-tuning (за потреби), писати чистий production-код на Python та дбати про безпеку рішень (guardrails, injection-тести).

Наші очікування від кандидата:

• 3+ роки досвіду в DS/ML, з них від 1 року — практична робота з LLM у реальних продакшн-проєктах.
• Досвід побудови RAG або агентних систем своїми руками (і розуміння, чому саме такі архітектурні рішення були обрані).
• Практика evaluation: збір golden datasets, вибірка метрик і відстеження деградацій.
• Впевнений Python (тести, рев'ю, структура сервісу) та вміння пояснити складні технічні речі нетехнічним стейкхолдерам.

Чому варто долучитися:

Тут немає нудних пет-проєктів заради слайдів. Ваші рішення матимуть реальний вплив на внутрішні процеси та допоможуть наближати перемогу України.

Зацікавила вакансія? Напишіть мені, і я швидко розкажу всі деталі без зайвої бюрократії!

Про нас: 

Ми український стартап у сфері defence tech, який об'єднує інноваційні технології та інженерні рішення для створення продуктів, які забезпечують безпеку та захист. Зараз ми шукаємо Computer Vision Engineer для посилення команди.

Робота з офісу у Львові

Що ви будете робити:

• Проектувати, розробляти та оптимізувати алгоритми Computer Vision
• Розробляти та адаптувати pipeline передачі та обробки відеоданих - налаштування архітектури для прискорення обробки зображень та мінімізації затримок
• Здійснювати програмування та розробку програмних компонентів
• Ініціативати вдосконалення продукту - самостійний пошук технічних рішень для підсилення нового CV-напрямку в межах стартапу.
   

Вимоги:

• Володіння мовами програмування: C++, Python
• Досвід роботи з класичними алгоритмами Computer Vision
• Досвід роботи NN-based  Computer Vision
• Навички прискорення обробки відеоданих: Оптимізація Pipeline.
• англійська — рівень B1+ (читання технічної документації).

Буде перевагою:

• Досвід роботи з gstreamer, ffmpeg
• Написання власних компонентів gstreamer
• Досвід video encoding h264, h265
• Досвід з апаратним прискоренням обробки відео

Ми пропонуємо:

• офіційне працевлаштування та можливість бронювання;
• графік роботи з 9:00 до 18:00 або з 10:00 до 19:00 - обирай зручний для себе варіант;
• можливість професійного зростання, навчання та розвитку в команді, яка готова підтримати;
• дружню, неформальну атмосферу та відкритість до нових ідей - ми цінуємо ініціативність і даємо простір для реалізації власних технічних рішень.

Ми уважно переглянемо ваше резюме та звʼяжемося з вами протягом 5-10 робочих днів, якщо ваш досвід відповідатиме поточним потребам команди.

Привіт!

Ми OBRIO — команда, яка завжди хоче більшого: від себе, від життя, від роботи. Якщо тобі теж замало «достатньо добре» — ти вже розумієш, про що ми. Тут сильні люди притягують сильних — і разом ми розвиваємо компанію, що будує продукт №1 у ніші spiritual wellness — Nebula.

Зараз ми шукаємо Senior/Lead Data Scientist в напрямок Marketing Analytics.
 

Ти будуватимеш прогнозні моделі, що безпосередньо впливають на рішення про маркетингові інвестиції, монетизацію та розвиток маркетплейсу. Маркетинг — це двигун нашого бізнесу, а точність прогнозів — ядро того, як ми приймаємо рішення на мільйони доларів. Твій вплив буде прямим: від якості моделей залежатиме, скільки ми заробляємо і від яких ризиків захищені.

У команді ти матимеш можливість попрацювати з маркетинговими аналітиками, Data Engineers та Data Analysts, а також з продуктовими менеджерами і стейкхолдерами з маркетингу, пейментів і продукту — залежно від задачі.
 

Які виклики тебе чекають?

• Існуючі прогнозні моделі вже приносять результат — і є простір зробити їх ще точнішими та архітектурно сильнішими
• Перед тобою кілька складних задач одночасно: від fraud-detection до матчингу користувачів і експертів — і кожна з них має прямий бізнес-вплив
• Інфраструктура даних не завжди буде ідеальною стартовою точкою — і це частина задачі, а не перешкода
   

Твій вплив:

• У вдосконаленні прогнозних моделей, від яких залежить точність маркетингових рішень
• У побудові fraud-detection системи, що мінімізує фінансові та юридичні ризики компанії
• У створенні моделі матчингу користувачів і експертів на маркетплейсі
• У покращенні MLOps-процесів, які дозволять командам працювати швидше й надійніше
• У розблокуванні нових напрямків там, де раніше не було достатньо аналітичної підтримки
   

Що для нас важливо?

• Ти маєш 4+ роки досвіду в Data Science / ML з фокусом на прогнозні моделі та реальний бізнес-імпакт
• Впевнено працюєш з Python, SQL, Time Series Forecasting, Gradient Boosting моделями, Feature Engineering
• Знаєш MLOps на практиці: AirFlow, Docker, CI/CD, Real-time scoring, Anomaly detection
• Ти не чекаєш ідеальних умов — ти розбираєшся, декомпозуєш задачу і рухаєшся, навіть коли даних бракує або архітектура не ідеальна
• Вмієш вести складні проєкти зі стейкхолдерами з різних доменів, ставити правильні запитання і не загубити результат між командами
• Ти береш задачу від формулювання до продакшену — і відповідаєш за результат, а не лише за модель
• Ти впізнаєш себе в цінностях OBRIO — GREAT
• AI — вже частина того, як ти працюєш. У нас працюють з Claude · Cursor · CodeRabbit · OpenRouter · AWS Bedrock · NotebookLM · N8N · Gemini · OpenAI · HeyGen · Arcads · Krea · Runway · Kling · ElevenLabs
   

Буде плюсом:

• Досвід у gambling, iGaming або мобільних іграх — там добре розуміють асиметричність користувачів і цінність «китів»
• Робота з whale-моделями: вміння швидко визначати, які користувачі принесуть найбільшу цінність
• Досвід з прогнозами LTV
   

Що ти отримаєш в OBRIO?

• Свободу у форматі роботи — можливість працювати з офісу в Києві, Львові, Варшаві або remote, з підтримкою надкомфортних умов у трьох містах.
• Сильне середовище для зростання — 75% команди формують Middle та Senior спеціалісти, тож ти швидко зростаєш через складні задачі та сильних колег.
• Підтримку фізичного та ментального ресурсу — участь в OBRIO Wellness Club або покриття індивідуальних занять спортом та Spiritual Allowance для твого балансу (дивись, як це працює в нас).
• AI Workation — до 5 робочих днів на квартал, які ти можеш повністю присвятити створенню масштабованих AI-інструментів.
• Час на відновлення — 20 оплачуваних днів відпустки, необмежені лікарняні та можливість sabbatical leave. Щоб досягати якнайкращих результатів потрібно якнайкраще почуватись.
• Причетність до соціально важливих ініціатив — участь у благодійних проєктах, волонтерстві та підтримці мобілізованих колег і їхніх сімей. Один з наших проєктів OBRIO Innovation Space x КПІ нещодавно номінований на DOU Awards.
• Інвестиції у твій професійний розвиток — окремий бюджет на навчання, менторство та участь у топових українських і міжнародних конференціях (IT Arena, DOU Days, Web Summit, TikTok & Meta Summits).
• Круті колаборації — об'єднуємось з українськими брендами (СЕНС, Matcher, Syndicat, KURAZH) і даруємо стильний OBRIO-мерч не лише з нагоди святкових дат.
   

Ми — OBRIO, продуктова IT-компанія з екосистеми Genesis, яка створює Nebula — найбільший spirituality бренд із 70M+ користувачів. З вісьмох ентузіастів ми виросли у команду з 300+ професіоналів, які створюють рішення, що впливають на життя людей у всьому світі.
 

• OBRIO — Lovemark brand з найвищим eNPS за версією Forbes
• За 7+ років наш продукт Nebula виріс з ідеї у платформу і став частиною життя мільйонів користувачів у понад 60 країнах
• На платформі працюють 1500+ експертів. Ми створили складну операційну модель і щодня обробляємо тисячі запитів від користувачів по всьому світу
   

Амбіція OBRIO — стати першим українським юнікорном у ніші spirituality.
 

Як виглядає наша hiring journey?

Інтро-кол з TA Specialist → Інтерв’ю з менеджером → Оцінка навичок → Бар-рейзинг → Job Offer
 

У тестових завданнях є блок на використання AI — при оцінці ми спираємось на 4D Framework від Anthropic. Для нас важливе критичне й усвідомлене використання AI-інструментів.

Do Big. Be Great.

ПРО НАС

UKRSIBBANK BNP Paribas Group — один з найбільших універсальних банків України. Ми об’єднуємо досвід та креативність у своїй команді, створюючи відкрите та інклюзивне середовище для розвитку кожного працівника.

Наші цінності — це відданість, інновації та відкритість, які допомагають нам досягати успіху в сфері банкінгу та робити позитивний вплив на суспільство.

Ми дякуємо нашим захисникам та захисницям, які віддано боронять свободу та незалежність України, та створюємо сприятливе середовище для роботи в банку.

З 2020 року UKRSIBBANK BNP Paribas Group проходить сертифікацію кращого роботодавця в Україні та Європі — Top Employer. Це єдиний банк в Україні, який має міжнародну сертифікацію Top Employers Institute.

Що ви будете робити на посаді :

• Моделювання та візуалізація даних середньої складності
• Розробка, тестування та моніторинг ML‑моделей (якість, стабільність, актуальність)
• Формування та перевірка гіпотез для покращення бізнес‑метрик
• Визначення вимог до даних, пошук джерел, збір та контроль якості (включно зі складними або відсутніми даними) з дотриманням комплаєнсу
• Розробка feature engineering (зокрема для часових рядів)
• Вибір та побудова моделей, оцінка якості, бізнес‑валідація результатів, документація
• Створення та тестування прототипів (A/B‑тести), оцінка бізнес‑ефекту
• Підтримка впровадження рішень для ІТ та бізнесу

Ми в пошуку в фахівця, який має:

• Повна вища освіта (магістр, спеціаліст)
• 2–4 роки в досвіду у Data Science / Machine Learning / Advanced Analytics / Applied AI
• Досвід роботи з Python, SQL
• Практичний досвід роботи з корпоративним аналізом даних, побудовою та оцінкою предиктивних та аналітичних моделей.
• Практичне розуміння сучасних підходів побудови прикладних AI рішень (ансамблів), зокрема на базі з LLM, OCR/VLM, RAG підходами буде суттєвою перевагою.
• Досвід роботи у банку або fintech буде перевагою.

Nice to have:

• досвід роботи Scala / Spark. Cloudera CML + H2O-3 (AutoML)
• досвід з Hive, Hadoop ecosystem або іншими корпоративними Data платформами
• практичний досвід або участь у проектах, пов’язаних з LLM / GenAI use cases, зокрема prompt engineering, RAG, evaluation pipelines, grounding, safety / guardrails та quality assessment (RAGAS)
• досвід роботи з OCR-рішеннями, включно з pre- / post-processing, classification / understanding, extraction, контролями quality
• досвід роботи з NMT, включно з оцінкою якості перекладу, доменною адаптацією та термінологічною узгодженістю
• досвід роботи з голосовими AI, зокрема STT / TTS
• досвід роботи з Azure AI Foundry

Окрім команди однодумців та цікавої роботи ви отримаєте:

Стабільність:

• Працевлаштування з дотриманням вимог чинного законодавства України
• своєчасна виплата заробітної плати
• програми медичного страхування та страхування життя
• 25 днів щорічної відпустки, додаткові дні відпочинку на пам’ятні події, соціальні відпустки у відповідності до законодавства України
• щорічні перегляди заробітної плати відповідно до персональної ефективності та фінансових показників банку
• встановлення строку випробування відповідно до вимог чинного законодавства

Розвиток своїх талантів заради кар’єри:

• можливість навчання: Школа лідера, Сервіс дизайну, Бізнес аналітики, Data, Digital, Agile та програму розвитку талантів I-Players та широкий набір мікро-тренінгів (SQL, BI, EQ, тощо).
• можливість брати участь у програмі внутрішньої та міжнародної мобільності до BNP Paribas Group
• підтримку працівників постійно навчатись та професійно розвиватись. Щороку наші працівники складають індивідуальний план розвитку разом з керівником чи ментором і впевнено рухаються до мети

Краще місце для роботи:

• Робота з періодичною можливістю працювати дистанційно (для вакансій з дистанційним форматом роботи)
• програму «War&Life balance: як повернути життя в життя» — це практичні воркшопи з фахівцями для підтримки емоційного стану
• в рамках програми «New Ways of Working» дайджест з порадами від експертів щодо підтримки фізичного та ментального здоров’я
• різноманітність, інклюзивність
• залучення до проєктів сталого розвитку та корпоративно-соціальної відповідальності

Бажаєш дізнатися більше? Додаткова інформація може бути надана на наступних етапах розгляду вакансії.

#veteranfriendly

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, спеціаліст)
• 2–4 роки в досвіду у Data Science / Machine Learning / Advanced Analytics / AI.  
• Практичний досвід роботи з корпоративним аналізом даних, побудовою та оцінкою предиктивних та аналітичних моделей. 
• Розуміння основних ML-підходів: classification, regression, clustering, anomaly detection, model evaluation. 
• Базове або практичне розуміння сучасних applied AI підходів, зокрема роботи з мовними моделями, OCR, RAG підходами буде суттєвою перевагою.
• Розуміння підходів до вибору моделей, оцінювання якості, компромісів між accuracy / latency / cost, а також доцільності fine-tuning, prompt engineering, RAG або rule-based post-processing для прикладних бізнес-сценаріїв. 
• Здатність працювати в структурованому середовищі з документацією, версіонуванням, відтворюваністю результатів та командною взаємодією.  
• Досвід роботи у банку або fintech буде перевагою. 

Задачі:

• Аналізувати бізнес-задачі та трансформувати їх у формалізовані data science / machine learning / AI завдання визначеними метриками якості  
• Виконувати повний цикл розробки моделей: data preparation, feature engineering, model training, validation, tuning, model selection, evaluation, передання у експлуатацію (prod)  
• Брати участь у lifecycle супроводі моделей, включно з monitoring, retraining / recalibration, change management та аналізом деградації. 
• Підтримувати explainability / interpretability та представляти результати у формі, придатній для бізнес-користувачів 
• Брати участь у документуванні логіки моделі, джерел і правил підготовки даних, ключових припущень, обмежень, метрик якості, результатів валідації та вимог до подальшого супроводу, формуючи пакет артефактів (governance, model risk review, audit trail та production support.) 
• Брати участь у підтримці ML стеку платформі Cloudera CML + H2O-3. 
• Працювати з прикладними AI-компонентами та сервісами на базі open source і Azure для реалізації задач, пов’язаних з обробкою тексту, документів, чат-ботів, мовлення та інших RAG-інтенсивних сценаріях. 
• Брати участь у побудові та оцінюванні рішень на базі LLM, RAG, OCR, перекладачів, SST/TTS. 
• Проводити експерименти з prompt-based, retrieval-based та fine-tuning / adaptation підходами, оцінювати їхню доцільність, якість, ризики та готовність до prod використання. 

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

ПриватБанк - найбільший банк України та один з найбільш інноваційних банків світу. Він займає лідируючі позиції за всіма фінансовими показниками в галузі та становить близько чверті банківської системи країни.

Ми шукаємо досвідченого Data Quality Issue Manager, який прагне працювати в динамічному середовищі та розділяє цінності взаємної довіри, відкритості та ініціативності.

Ми прагнемо знайти цілеспрямованого професіонала, який вміє працювати в режимі багатозадачності, володіє знаннями дата аналітика, бізнес аналітика, орієнтованого на якість та результат.

Напрямок діяльності: команда займається побудовою сучасних процесів забезпечення та контролю якості даних для підвищення ефективності прийняття управлінських рішень та покращення якості цифрових послуг

Кваліфікаційні вимоги:

• Вища освіта
• Досвід роботи у банківській сфері
• +3 роки досвіду роботи з даними
• Аналітичні здібності
• Навички роботи з великими масивами даних
• Розуміння принципів побудови та описання бізнес-процесів
• Високий рівень самоорганізації, ініціативності, тайм-менеджменту
• Знання SQL (читання скриптів, перевірка налаштувань)
• Сильні комунікативні навички та вміння ефективно взаємодіяти з технічними та бізнес-командами.

Професійні обов'язки

• Відпрацювання інцидентів з інформацією про появу некоректних (підозрілих) даних
• Перевірка джерел появи даних і визначення масовості проблем з даними
• Ініціювання коригування даних по не масовим проблемам
• Ініціювання завдань для змін у процесах, які сприяють появі нових інцидентів по DQ-показникам
• Участь у проєктах та вирішення комплексних проблем, що виявляються в межах DQ процесів пов’язаних з покращенням якості даних у різних доменах Банку
• Забезпечення та гарантія якості корпоративних даних (зібраних, що зберігаються та використовуються)

Своїм співробітникам ми пропонуємо

• Роботу в найбільшому та інноваційному банку України
• Офіційне працевлаштування та 24 календарних дні відпустки
• Компенсацію лікарняних
• Медичне страхування 
• Конкурентну заробітну плату
• Бонуси, премію відповідно до політики компанії
• Корпоративне навчання
• Сучасний комфортний офіс
• Цікаві проєкти, амбіційні задачі та динамічний розвиток
• Корпоративну фінансову допомогу у критичних ситуаціях
• Дружній професійний колектив та сильну команду
• Можливість віддаленого формату роботи

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.

Шукаємо Head of MDM & Data Architecture, який стане власником платформи. Ця людина відповідатиме за архітектуру та інтеграції, запустить перші домени (номенклатура й контрагенти) і масштабує рішення на всі 10. Це не короткий проєкт. Це можливість створити й розвивати ключову data-платформу компанії, впливати на вибір рішення і працювати разом із командами Data, IT, AI та бізнесу. 

Обов’язки: 

Управління MDM-системою (System Owner) 

- Управління повним життєвим циклом MDM-системи: від вимог до промислової експлуатації та розвитку. 

- Визначення цільової архітектури MDM і її узгодження з корпоративною архітектурою. 

- Формування дорожньої карти розвитку системи, планування та контроль бюджету. 

- Управління доступами, ролями та безпекою даних у системі. 

- Забезпечення безперервної роботи системи та дотримання SLA. 
 

Управління майстер-даними 

- Проєктування та розвиток моделей даних довідників. 

- Забезпечення гнучкої зміни структури довідників. 

- Налаштування та розвиток процесів (WorkFlow) створення і зміни записів. 

Завантаження даних та Golden Records 

- Організація масового завантаження і оновлення даних (ETL). 

- Забезпечення перевірки даних до завантаження та контролю помилок. 

- Визначення правил формування Golden Record (match & merge, survivorship). 

- Визначення правил поширення еталонних даних у компанії. 

Інтеграція 

- Участь у побудові централізованої інтеграції MDM через єдину шину замість обміну «точка-точка». 

- Підключення нових систем-споживачів і джерел даних (ERP, TMS, PLM, HR, EntraID тощо). 

- Контроль стабільності обміну даними між системами. 

Управління командою та підрядниками 

- Керівництво відділом: постановка задач, розподіл ресурсів, розвиток компетенцій. 

- Координація роботи вендора, інтегратора та внутрішніх розробників. 

- Приймання робіт та контроль якості і термінів. 

- Впровадження та розвиток 

- Організація тестування (функціонального, інтеграційного, UAT). 

- Навчання користувачів і data stewards, підготовка інструкцій. 

- Запуск і тиражування системи. 

Кого ми шукаємо: 

- Від 5 років досвіду в управлінні даними або впровадженні корпоративних систем. З них від 2–3 років саме в MDM. 

- Підтверджений досвід хоча б одного повного проєкту впровадження MDM, від вимог до промислової експлуатації. Підходить власна розробка або платформа: Semarchy, Informatica MDM, TIBCO, IBM MDM, Profisee, CluedIn, Stibo STEP, SAP MDG, Reltio, Ataccama тощо. 

- Розуміння архітектури MDM: стилі впровадження (registry, consolidation, coexistence, centralized), моделювання даних, match & merge, survivorship, Golden Record, data stewardship. 

- Розуміння інтеграційних підходів (ESB, REST/SOAP API, брокери на кшталт Kafka або RabbitMQ) і ETL-інструментів. 

- Впевнене знання SQL і реляційних БД. 

- Досвід роботи з вендорами та інтеграторами: постановка задач, приймання робіт, контроль SLA. 

- Досвід керування командою або проєктною командою. 

- Англійська від B2: документація, комунікація з вендором. 

Випробувальний термін 3 місяці за цей час: 

Перші 3 міс.  

1) Kick-off проєкту (старт орієнтовно в середині грудня), розроблений план впровадження, якісний старт впровадження MDM.  

2) Налагоджена ефективна робота з інтегратором / провайдером сервісу. 

 
6–12 місяців  

Базове впровадження MDM-системи, налаштування конфігурацій під специфічні бізнес-процеси по довідниках. Перші впровадження: номенклатура та контрагенти.  

Далі  

Тиражування на решту доменів, підтримка й розвиток системи, зростання команди.  

Відгукується? Надсилайте резюме, із задоволенням познайомимося!