Jobs

В команді 10 дата саєнтистів. Працюють з моделями кредитного скорингу, оцінки ризику ліквідності, колекшну, антифроду, моніторингу.

Основні вимоги

• ОБОВ'ЯЗКОВО 1+ рік комерційного досвіду на аналогічній посаді
• Закінчена вища освіта (фізико-математична, статистика, комп'ютерні науки)
• Скрупульозність, уважність і відповідальність
• Досвід розробки, впровадження та супроводження моделей
• Досвід написання класів, пайплайнів
• Знання Python
• Гарне знання SQL (аналізуємо найбільші з усіх банків бази даних)
• Знання основних алгоритмів ML (класичний ML, регресія, класифікація, прогноз часових рядів)

Буде плюсом

• Досвід роботи у фінтех домені
• Досвід з Amazon Sagemaker, Amazon S3
• Досвід роботи з Git

Основні обов’язки

• Аналіз та валідація даних
• Розробка та впровадження моделей оцінки ризиків, які відповідають кращим світовим практикам
• Моніторинг моделей, забезпечення відповідної якості

Своїм співробітникам ми пропонуємо

• Роботу в найбільшому та інноваційному банку України
• Офіційне працевлаштування та 24 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

SKELAR — український venture builder, який будує міжнародні tech-бізнеси. Разом із ко-фаундерами збираємо сильні команди, щоб перемагати на глобальних ринках.
 

Сьогодні в SKELAR — десяток бізнесів у різних нішах від EdTech до SaaS. Це компанії, що мають відзнаки від Product Hunt, потрапляють у рейтинги ТОП-стартапів та продуктових компаній України, займають найвищі щаблі в AppStore та розробляють платформи, якими користуються мільйони людей. А ще про бізнеси SKELAR пишуть TechCrunch, Wired та інші світові медіа.
 

Пишаємося сильною командою із 800+ фахівців, які мають круту експертизу й амбітні цілі. Наші люди — найцінніший актив компанії, тож ми обираємо будувати бізнеси разом з найкращими талантами на ринку.
 

Зараз ми у пошуку Data Scientist у нашу портфельну компанію TENTENS Tech.
 

TENTENS Tech — українська IT-компанія, що розробляє платформи у сфері стрімінгу та social discovery. Команда TENTENS Tech має досвід успішних запусків десятків платформ, якими користуються мільйони людей на всіх континентах світу (окрім Антарктиди, поки що). А слоган We don’t think limits відображає як стратегічне мислення компанії, так і мотивацію команди завжди мчати далеко за горизонт. Маємо потужну команди аналітики з 20+ співробітників.
 

Шукаємо: талановитого data scientist-а з досвідом роботи рік+, який full-time буде разом з колегами розробляти ефективні моделі для потреб бізнесу і розвивати вже наявні. У вас буде можливість працювати із різноманітними типами даних та моделями, застосовувати новітні підходи в області AІ та пропонувати найкращі рішення для потреб бізнесу.
 

Які виклики чекають на тебе в ролі Data Scientist:

— Розвиток вже наявних моделей і їх сервісів (антифрод, оцінка маркетингу, модерація);
— Співпраця з аналітиками, DE-спеціалістами та іншими інженерами для побудови складних ML-пайплайнів;
— End-to-end розробка і впровадження нових ML-сервісів;
— Забезпечення якості пайплайнів тренування та тестування моделей;
— Розробка і впровадження систем моніторингу роботи моделей;
 

Що для нас важливо:

— Впевнене володіння SQL та Python;
— Впевнені знання математики, теорії ймовірностей та статистики;
— Знання класичних ML-алгоритмів;
— Досвід роботи з ML-фреймворками та бібліотеками для обробки даних;
— Досвід роботи з GCP/Azure/AWS;
— Досвід реалізації і підтримки пайплайнів тренування/тестування моделей;
— Знання Docker, розуміння IaS;
— Акуратність, увага до деталей, критичне мислення;
— Вміння працювати в команді.
 

SKELAR foundation — благодійний фонд, створений співробітниками компанії. В межах ініціативи створюємо та фінансуємо проєкти, що сприяють подоланню наслідків війни та відновленню України.

SKELAR — середовище для самореалізації людей, які здатні створити успішні компанії. Ми такі компанії називаємо the next big everything. Віримо в їх потужність та масштаб.

Ми плануємо й надалі розвивати tech-бізнеси, підкорювати глобальні ринки та працювати задля перемоги України 🇺🇦
 

Для цього створили всі можливості всередині нашого венчур білдера:
— 8 інфраструктурних команд, які допомагають бізнесам закривати будь-які питання: від рекрутингу і комунікацій до фінансів та юридичних питань;
— Спільнота фаундерів, які вже запустили не один бізнес й можуть ділитися практичним досвідом;
— Внутрішні клуби за професійними напрямками: маркетинг, розробка, фінанси, рекрутинг;
— Тренінги, курси, відвідування конференцій;
— Медичне страхування, корпоративний лікар.

Давай разом будувати the next big everything!

Ми шукаємо Data Scientist, який буде аналізувати великі масиви даних, виявляти закономірності та будувати аналітичні моделі для прийняття ефективних бізнес-рішень. Ваша робота сприятиме оптимізації процесів та виявленню нових можливостей для розвитку компанії.

Обов’язки: 

- Збір, консолідація та підготовка даних з різних джерел.  

- Розробка та оптимізація алгоритмів аналізу даних.  

- Виявлення закономірностей у даних та побудова прогнозних моделей.  

- Формування запитів та створення аналітичних звітів для бізнесу.  

- Робота з великими наборами даних (Big Data) та статистичних методів.  

- Взаємодія з командами розробки, аналітики та бізнесу для оптимізації процесів прийняття рішень.  

- Автоматизація рутинних аналітичних завдань.  

Вимоги:

- Досвід роботи на посаді Junior Data Scientist, аналітиком даних або на подібній посаді.  

- Впевнене володіння Python.  

- Досвід роботи з базами даних.  

- Розуміння статистичних методів.  

- Вміння працювати з інструментами для візуалізації даних (Power BI тощо).  

- Базове розуміння концепцій Big Data.  

- Аналітичне мислення та вміння знаходити оптимальні рішення.  

- Досвід роботи з хмарними сервісами (Azure) — бажано.  

Ми пропонуємо:

• Гнучкий графік, 40 годин на тиждень
• Віддалена робота
• Конкурентну оплату праці.
• Можливість професійного розвитку та участі у цікавих проектах.
• Дружню команду та цікаві задачі.

Ми шукаємо талановитого Intern Data Scientist, який захоплюється аналізом даних, прагне розвивати практичні навички в побудові моделей, роботі з великими масивами інформації та має бажання навчатися й зростати разом із командою. Це чудова можливість для старту кар’єри у сфері Data Science!

Основні обов’язки
- Збір, консолідація та підготовка даних з різних джерел.  
- Участь у розробці та покращенні алгоритмів аналізу даних.  
- Побудова базових аналітичних та прогнозних моделей.  
- Створення запитів до баз даних і підготовка звітів.  
- Візуалізація даних для внутрішніх команд та прийняття рішень.  
- Вивчення та застосування статистичних підходів до аналізу.  
- Співпраця з аналітиками, розробниками та бізнес-командами.  
- Автоматизація повторюваних аналітичних задач.

Вимоги до кандидата
- Наявність закінченої вищої освіти за спеціальністю
- Досвід навчання або стажування у сфері Data Science / аналітики даних.  
- Базове володіння Python (pandas, numpy, sklearn тощо).  
- Знання основ SQL та вміння працювати з базами даних.  
- Розуміння базових статистичних методів та принципів моделювання.  
- Навички візуалізації даних (Power BI, Tableau або matplotlib/seaborn).  
- Бажання навчатися й розвивати навички роботи з Big Data та хмарними технологіями (Azure — буде перевагою).  
- Аналітичне мислення, уважність до деталей, ініціативність.

Ми пропонуємо
- Гнучкий графік та віддалений формат роботи.  
- Роботу над реальними кейсами й аналітичними задачами.  
- Менторство з боку досвідчених Data Scientist-ів.  
- Можливість подальшого працевлаштування за результатами стажування.  
- Дружню атмосферу та підтримку розвитку.

Якщо ти хочеш розпочати кар’єру в Data Science, працювати з даними, що мають значення, і зростати професійно — надсилай своє резюме!

МІЙ БАНК — МОЯ ОПОРА.

Опора мільйонів українців, хто відтепер каже «МОЄ».

МОЇ ЛЮДИ. МОЯ СПРАВА. МОЯ СВОБОДА.

ОЩАДБАНК запрошує до команди Senior Data Scientist

Ключові завдання:

• Розробка та впровадження високоточних моделей прогнозування (класифікація, регресія) для фінансових даних.
• Оптимізація та налаштування tree-based моделей (XGBoost, LightGBM) для покращення їх ефективності.
• Проведення глибокого аналізу даних та feature engineering для підвищення якості моделей.
• Співпраця з інженерами даних для створення ефективних пайплайнів машинного навчання.
• Менторство молодших членів команди та передача знань щодо найкращих практик моделювання.
• Розробка та впровадження систем моніторингу продуктивності моделей.

Для даної посади необхідні:

• 5+ років досвіду в Data Science.
• Підтверджений досвід створення та впровадження прогнозних моделей на великих наборах табличних даних.
• Вища освіта в галузі математики, комп’ютерних наук, фізики або інженерії.

Технічні вимоги:

• Глибоке розуміння алгоритмів машинного навчання та їх застосування на табличних даних.
• Експертний рівень роботи з tree-based моделями (XGBoost, LightGBM, CatBoost etc.).
• Досвід оптимізації гіперпараметрів та cross-validation технік, вимірювання впевненості моделі у своїх прогнозах (довірчі інтервали, прогнозні сети).
• Знання методів feature selection та feature engineering для табличних даних та часових рядів.
• Досвід роботи з незбалансованими датасетами (without over/down sampling techniques, other methods).
• Експертне володіння Python та його ML бібліотеками (scikit-learn, SciPy, statsmodels etc.).
• Досвід роботи з системами версіонування моделей (MLflow, DVC).
• Знання практик тестування та дебаггінгу ML моделей.
• Досвід роботи з PyTorch для створення нейронних мереж (бажано).
• Базовий досвід роботи з AWS сервісами для ML (SageMaker, бажано).
• Розуміння принципів масштабування ML рішень.

МІЙ БАНК — МОЯ ОПОРА.

Опора мільйонів українців, хто відтепер каже «МОЄ».

МОЇ ЛЮДИ. МОЯ СПРАВА. МОЯ СВОБОДА.

ОЩАДБАНК запрошує до команди Middle Data Scientist

Ключові завдання:

• Розробка та впровадження моделей прогнозування (класифікація, регресія) для фінансових даних.
• Оптимізація та налаштування tree-based моделей (XGBoost, LightGBM) для покращення їх ефективності.
• Проведення глибокого аналізу даних та feature engineering для підвищення якості моделей.
• Співпраця з інженерами даних для створення ефективних пайплайнів машинного навчання.
• Розробка та впровадження систем моніторингу продуктивності моделей.

Для даної посади необхідні:

• 2+ років досвіду в Data Science.
• Досвід створення та впровадження прогнозних моделей на табличних даних.
• Вища освіта в галузі математики, комп’ютерних наук, фізики або інженерії.
• Досвід роботи з великими наборами табличних даних.

Технічні вимоги:

• Розуміння алгоритмів машинного навчання та їх застосування на табличних даних.
• Middle рівень роботи з tree-based моделями (XGBoost, LightGBM, CatBoost etc.).
• Досвід оптимізації гіперпараметрів та cross-validation технік, вимірювання впевненості моделі у своїх прогнозах (довірчі інтервали, прогнозні сети).
• Знання методів feature selection та feature engineering для табличних даних та часових рядів.
• Досвід роботи з незбалансованими датасетами (without over/down sampling techniques, other methods).
• Експертне володіння Python та його ML бібліотеками (scikit-learn, SciPy, statsmodels etc.).
• Досвід роботи з системами версіонування моделей (MLflow, DVC).
• Знання практик тестування та дебаггінгу ML моделей.

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 Data scientist у Data дирекцію банку, 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, орієнтованого на якість та результат.

Мета посади: Computer Vision, data analysis, research and development AI solutions. Проекти: Document processing and recognition, OCR, Facial Recognition, Image validation, GenAI

Основні обов’язки:

• EDA, підготовка train/validation датасетів
• Підбір алгоритму під конкретну задачу
• Створення та впровадження ML моделей для роботи з табличними та/або  неструктурованими даними (текст, зображення, звук)
• Налаштування моніторингу моделі
• Підготовка документації про розробку та впровадження моделей 
• Презентація результатів замовникам та представникам бізнес-підрозділів

Основні вимоги:

• Вища освіта (computer science, mathematics, economics)
• Досвід роботи на позиції Data Scientist 1+ рік
• Досвід роботи з SQL, NoSQL, Python
• Досвід роботи із задачами: Object Classification, Object Detection, Object Segmentation, Clustering, Representation Learning, Transfer Learning
• Досвід створення та впровадження повного циклу ML/DL моделей (from research to production)
• Досвід використання ML інструментів Numpy, Scipy, Pandas, Sklearn
• Досвід роботи з DL фреймворками: Tensorflow, Pytorch, ONNX
• Досвід розробки Flask, FastAPI веб застосунків
• Досвід роботи з AWS, GCP, Azure
• Розуміння роботи з GIT, CI/CD, Docker, Kubernetes
• 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
• Знання BI інструментів, вміння будувати дашборди для моніторингу роботи моделей
• Здатність будувати змістовні візуалізації результатів
• Буде перевагою: досвід роботи з GenAI, Natural Language Processing
   

Своїм співробітникам ми пропонуємо:

• Роботу в найбільшому та інноваційному банку України
• Офіційне працевлаштування та 24 календарних дні відпустки
• Компенсація лікарняних у повному обсязі
• Конкурентну заробітну плату
• Медичне страхування та корпоративний мобільний зв’язок
• Корпоративне навчання
• 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. Фахівці ПриватБанку нададуть консультацію і супровід упродовж процесу відбору та після працевлаштування.
 

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 Керівник Управління Data Science ІТ, 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, орієнтованого на якість та результат.

Мета посади: відповідає за організацію розробки та впровадження моделей машинного навчання та штучного інтелекту, використання поглибленого аналізу даних з метою підвищення ефективності бізнес-процесів банку та допомоги прийняття рішень на основі даних у межах стратегії даних Банку

Основні обов’язки:

1) Стратегія та менеджмент: 

• Формування та розвиток бачення Data Science-напрямку в рамках Платформи даних
• Постановка цілей і пріоритетів для команди, управління навантаженням та ресурсами
• Координація роботи Data Science-фахівців, менторство, технічна підтримка й розвиток талантів
• Організація процесів співпраці з іншими підрозділами та командами (Data Engineering, бізнес-аналітика, продуктова команда)
• Участь у плануванні, оцінці ризиків, управлінні проєктами та звітності

• Підтримка високих стандартів якості, відповідність корпоративним політикам, Data Governance та Data Privacy

   

2) Технічна та аналітична робота:

• Здійснювати забезпечення впровадження повного циклу роботи з даними: EDA, обробка, очищення, перевірка цілісності
• Побудова моделей ML/NLP/CV/time-series та контроль їхньої продуктивності у продакшн-середовищі
• Застосування LLM-моделей (Large Language Models) для вирішення прикладних задач, включно з prompt engineering, fine-tuning та інтеграцією в внутрішні сервіси
• Покращення стандартів документації щодо AI/ML-моделей та процесів
• Презентація напрацювань технічній та бізнес-аудиторії

Основні вимоги:

• Вища освіта (ІТ, прикладна математика, статистика, кібернетика або суміжні спеціальності) 
• Досвід у Data Science 5+ років, з них щонайменше 3+ роки в ролі керівника або технічного ліда
• Практичний досвід впровадження AI/ML моделей у бізнес-процеси, їх моніторингу та оцінки ефективності
• Практичний досвід роботи з великими масивами даних (Big Data), структурованими, напівструктурованими й неструктурованими даними
• Досвід самостійної комунікації з замовниками: вміння зрозуміти бізнес-запит, сформулювати технічне рішення та архітектуру
• Досвід формулювання ефективних промптів (prompt engineering), у т.ч. few-shot, zero-shot, chain-of-thought
• Навички керування командами, у т.ч. розподілу задач, менторингу та забезпечення кросфункціональної взаємодії
• Зннання: статистика, теорія ймовірностей, математичний аналіз
• Розуміння Методів Машинного навчання, оцінка якості моделей, гіпотезотестування
• Розуміння підходів до управління даними: Data Quality, Data Governance, Data Provisioning, Data Privacy
• Розуміння архітектури та принципів роботи великих мовних моделей (LLM)

• Знання англійської мови на рівні Upper-Intermediate – B2+ для усної і письмової комунікації

   

Своїм співробітникам ми пропонуємо:

• Роботу в найбільшому та інноваційному банку України
• Офіційне працевлаштування та 24 календарних дні відпустки
• Компенсація лікарняних у повному обсязі
• Конкурентну заробітну плату
• Медичне страхування та корпоративний мобільний зв’язок
• Корпоративне навчання
• 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. Фахівці ПриватБанку нададуть консультацію і супровід упродовж процесу відбору та після працевлаштування.

Станьте частиною команди, що створює цифрову реальність!

MODUS X — українська ІТ-компанія, команда 650+ інженерів, архітекторів, спеціалістів з безпеки та датасаєнтистів.​ Ми розпочали та продовжуємо супровід цифрової трансформації ДТЕК, яка першою в енергетиці України стала на шлях масштабного діджитал-перетворення. Нині виділились в окрему компанію, щоби ділитися своїм досвідом та експертизою назовні, залишаючись ІТ-опорою для тих, хто несе світло та сприяє відновленню країни.

Шукаємо Middle Data Scientistіst, для підсилення Data Science-команди. Який буде долучений до виконання повного циклу проектів — від аналізу даних до запуску моделі у продакшн, працюючи у крос-функціональній команді.

Функції посади:

• Аналіз проблеми та постановка задачі
• Збір, очищення та підготовка даних
• Моделювання та експерименти
• Валідація та пояснення результатів
• Співпраця та комунікація
• Поліпшення процесів та менторство
• R&D та розвиток експертизи

Професійні компетенції:

• Вміння чітко формулювати задачу та ставити питання
• Вміння подивитись на проблему під іншим кутом зору
• Python (pandas, NumPy, scikit-learn), SQL; впевнена робота з Git.
• Класичні ML-алгоритми (Gradient Boosting — XGBoost/LightGBM/CatBoost, Random Forest, Logistic/Linear Regression, k-NN); знання методів регуляризації, крос-валідації та підбору гіперпараметрів.
• Ймовірнісні розподіли, перевірка гіпотез, A/B-тести, інтепретованість моделей.
• PyTorch або TensorFlow/Keras для задач CV чи NLP; уміння будувати та тренувати моделі з TensorBoard-логуванням.
• MLflow / Weights & Biases, Docker; базове розуміння CI/CD для ML-пайплайнів.
• Практичний досвід у хоча б одній із платформ (AWS, GCP, Azure) для розгортання або тренування моделей.
• Наявність сертифікації по Data&AI
• Вміння незалежно перевіряти вхідні дані та результат
• Автономність
• Комунікабельність

Ми пропонуємо:

• Офіційне працевлаштування
• Kонкурентний рівень заробітної плати та соціальні гарантії
• Корпоративна програма медичного страхування та програма психологічної підтримки співробітників
• Роботу в інноваційному парку Unit City
• Можливості навчання та професійний розвиток (онлайн курси, аудиторні тренінги, майстер-класи, професійні спільноти)

Ми цінуємо ваш інтерес до MODUS X та готовність приймати виклики. Тут кожен може розкрити свої таланти й зробити внесок у спільний успіх. Ми інвестуємо в розвиток, допомагаємо отримувати нові знання та досягати професійних цілей.

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

Більше інформації про компанію та наш досвід на офіційній сторінці MODUS X в LinkedIn.

Направляючи резюме на цю вакансію, Ви надаєте згоду ТОВ «МОДУС ІКС» на обробку наданих Вами персональних даних згідно Закону України «Про захист персональних даних». Згода надається в тому числі для їх обробки в зовнішніх системах, з метою супроводження процесу найму.

Вітаємо в King Group ー місці, де зустрічаються найкращі люди з IT- та гемблінг-індустрії, щоб разом робити дивовижні речі. Ми оперуємо численними проєктами у сфері iGaming на ринках України, Європи та США, інвестуємо у венчурні стартапи, перспективні ідеї та людей. 
Ми активно зростаємо та розширюємося, успішно запустивши та розширивши низку нових продуктів протягом останнього року.

Наразі ми у пошуках Data Scientist, що доєднається та підсилить нашу Analytics & Insights команду.

Основні вимоги:
— Ступінь бакалавра/магістра або еквівалентний досвід у галузі математики, статистики, інформатики чи суміжних галузей;
— Глибокі знання математики, статистики та теорії ймовірностей;
— Навички програмування на Python;
— Досвід роботи з бібліотеками: Pandas, Numpy, Scipy, Scikit-learn, і тд.;
— Досвід роботи із SQL;
— Глибоке розуміння класичних ML алгоритмів: Clustering, Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, Boostings.

Однозначно буде великою перевагою:
— Досвід роботи з Time Series modeling;
— Досвід роботи DL framework: TensorFlow, PyTorch (+ CUDA);
— Досвід з GCP cloud: BigQuery, Cloud Functions.
 
Тобі точно до нас, якщо ти:
— Володієш відмінними аналітичними навичками та критичним мисленням;
— Маєш сильні організаторські здібності;
— Уважний до деталей, а також маєш навички комплексного вирішення проблем, управління часом і логіки;
— Маєш жагу до різного роду досліджень та самовдосконалення;
— Володієш навичками ефективної комунікації, здатний чітко та лаконічно представляти дані командам та зацікавленим сторонам.

Ми пропонуємо:
— Відсутність бюрократії в процесах прийняття рішень і можливість безпосередньо впливати на продукт/проєкт;
— Можливість навчатися – або навчати (маємо проєкти з інтернатури та менторства);
— Реалізація ідей через власні проєкти;
— Не бійтесь експериментувати! Пропонуйте та овнеріть процес реалізації;
— Підтримуюче середовище та команда, із якою можна робити дійсно круті продукти, що змінюють ринок;
— Зарплату рівня IT-/iGaming-ринку та повний соцпакет (медична страховка, консультації терапевта в офісі, компенсація спортзалу, компенсація вартості ланчів з доставкою тощо);
— Зручний офіс у центрі Києва (пішки зі Звіринецької/Либідської) із зеленою панорамною терасою. Проблема блекаутів вирішена на 100%;
— Відпустка - у тебе буде оплачувана відпустки та екстравихідні - в екстрадні надаємо екстравихідні на: одруження, народження дитини, непередбачувані події та інше;
— Бонус за рекомендацію - Ми завжди радіємо та цінуємо те, що тіммейти рекомендують своїх друзів, тому до плюсів роботи з перевіреною та надійною людиною ми додаємо бонус;
— Релокейт - зміна міста проживання завжди спонукає до додаткових витрат, а наш бонус допомагає пройти цей період без зайвих стресів.

Якщо ти шукаєш для себе стабільну компанію з класними людьми та можливістю росту - тобі до нас! Відправляй резюме!

ПРО ПОЗИЦІЮ

Вимоги:

• Досвід MLE/DS від 1-2 років
• 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
• Високий рівень володіння Python, включаючи досвід роботи з бібліотеками машинного навчання і володіння принаймні одним із фреймворків глибокого навчання (Tensorflow, Keras, PyTorch)
• Досвід feature engineering
• Досвід роботи з Git та Docker
• Досвід роботи з NoSQL і SQL базами даних

Буде плюсом:

• Досвід успішних виступів на хакатонах/Kaggle
• Досвід роботи з MongoDB, Jupyter, Airflow і SQL
• Досвід роботи з розпізнаванням обличчя та предметів
• Досвід роботи з NLP завданнями
• 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 аналізу великих даних з відкритих джерел та розгортання їх у виробничих середовищах

🚀 PART-TIME ПРОПОЗИЦІЯ 
Ми — Resteq, e-commerce компанія, яка активно продає товари на європейських маркетплейсах. У зв’язку з розвитком шукаємо фахівця на part-time співпрацю, який допоможе нам створити систему автоматичного управління ставками (CPC) в рамках рекламних кампаній на маркетплейсах.

🎯 Мета проєкту
Розробити алгоритм, який автоматично призначає оптимальну вартість за клік (CPC) для оферів, використовуючи історичні дані, KPI та рекламні цілі.

Що для нас важливо:

• Ми не шукаємо просто розробника — потрібен експерт, який розуміє, як приймаються рішення в рекламних кампаніях, і здатен це формалізувати у вигляді моделі або алгоритму.
• Гнучкість у підході: це може бути ML-модель, алгоритм оптимізації, евристика або гібридний варіант.
• Досвід із рекламою на маркетплейсах (Amazon, Allegro, eBay тощо) буде вагомим плюсом.

Результат проєкту:

• Готовий алгоритм/модель, що рекомендує CPC на основі вхідних даних.
• (Опційно) Прогнозування ключових метрик: CTR, конверсії, замовлення, витрати, прибуток.
• Коментований код + документація.
• Рекомендації з інтеграції/впровадження.

 Наші очікування від спеціаліста:

• Розуміння рекламної оптимізації.
• Знання ML, A/B тестування, прогнозної аналітики.
• Досвід роботи на маркетплейсах (Amazon, Allegro, eBay, Wildberries та інші)
• Розуміння оптимізаційних та математичних методів прийняття рішень.

 Формат співпраці:

• Part-time.
• Віддалено.
• Оплата обговорюється індивідуально.

Якщо маєш досвід у ML / data science у сфері реклами або e-commerce — будемо раді поспілкуватися!

Що ви будете робити

• Формувати та реалізовувати ML-стратегію: визначати ключові напрямки застосування машинного навчання для досягнення бізнес-цілей; складати roadmap розробки та впровадження ML-функцій.
   
• Проектувати архітектуру: вибирати фреймворки, будувати scalable інфраструктуру для досліджень і продакшену, забезпечувати якість і надійність моделей у робочому середовищі.
   
• Співпрацювати з компанією: координуватися з продукт-менеджерами, маркетингом, sales та іншими командами для коректного визначення пріоритетів і вимог; доносити бізнес-цінність ML-рішень нетехнічним стейкхолдерам.
   
• Планувати ресурси: оцінювати потреби в обчислювальних потужностях, бюджети на розробку й підтримку інфраструктури, контролювати ROI від ML-проєктів.
   

Ми очікуємо від вас

• Досвід: мінімум 4–6 років у Machine Learning / Data Science, із них щонайменше 2 роки на керівних або лідерських позиціях у стартапах чи технологічних компаніях.
   
• Технічна експертиза: глибоке розуміння алгоритмів ML/DL, практичний досвід з TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, MLflow, Kubeflow або аналогічними інструментами.
   
• MLOps: досвід побудови конвеєрів CI/CD для моделей, моніторингу продуктивності, версіонування даних і моделей.
   
• Лідерські навички: вміння надихати й вести за собою команду, досвід найму та розвитку спеціалістів, формування ефективних процесів.
   
• Бізнес-орієнтація: вміння аналізувати бізнес-вимоги, оцінювати економічну доцільність проєктів, аргументовано презентувати результати.
   
• Комунікація: відмінні навички усного та писемного спілкування українською та англійською мовами.

GoClinicMD та Ai-Clinic Lite — це поєднання медичного досвіду та технологічних інновацій. Ми створюємо продукти, які трансформують підхід до медичної допомоги та управління клініками.
 

GoClinicMD спеціалізується на швидкій телемедичній допомозі, направленнях до спеціалістів, цифрових рецептах і супроводі пацієнтів на всьому шляху лікування. У той час як Ai-Clinic Lite — це інструмент для оптимізації роботи стоматологічних клінік, який підвищує продуктивність лікарів та якість обслуговування пацієнтів.
 

Наша місія — зробити медицину доступнішою, зручнішою та ефективнішою для кожного.

Наші умови роботи:

Фіксована оплата в $.
Відпустка - 18 робочих днів на рік, 10 лікарняних.
Систематичний перегляд заробітної плати 2 рази на рік.
Для тих, хто живе у Львові, є можливість приїжджати в офіс або ж ви можете працювати віддалено і планувати свій робочий час самостійно.

Обов’язки:

• Розробка та оптимізація моделей машинного навчання (ML) та штучного інтелекту (AI).
• Впровадження, навчання AI в рамках проекта під бізнес потреби і побудова AI продуктів в середині існуючого продукту
• Аналіз та підготовка даних для навчання моделей.
• Впровадження та тестування ML/AI-рішень у реальних продуктах.
• Робота з фреймворками TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn тощо.
• Оптимізація продуктивності моделей та їх масштабованості.
• Взаємодія з командами розробників, аналітиків та продукт-менеджерів.
• Впровадженні нових технологій AI.
   

Вимоги:

• Досвід роботи в ML/AI від 2 років.
• Знання Python, R або іншої мови програмування для машинного навчання.
• Досвід роботи з бібліотеками та фреймворками (TensorFlow, PyTorch, OpenCV тощо).
• Знання алгоритмів машинного навчання, нейронних мереж, обробки природної мови (NLP) або комп’ютерного зору (Computer Vision).
• Досвід роботи з базами даних та системами розподілених обчислень (Big Data – буде плюсом).
• Досвід в роботі з медичними проектами в США (буде плюсом).
• Знання HIPAA compliance і робота з медичним даними.
• Вміння працювати з API та інтегрувати ML-моделі в програмні продукти.
• Досвід роботи з хмарними платформами (AWS, GCP, Azure – буде плюсом).
   

Буде перевагою:

• Досвід роботи в комерційних проєктах з AI.
• Участь у наукових дослідженнях, публікації у сфері Data Science.

ТОВ «ІС СІТІ» — українська компанія, що спеціалізується на створенні інноваційного програмного забезпечення для ритейл-сектору, розробляючи рішення, які максимально задовольняють потреби клієнтів.

Наші розробки щодня доводять свою надійність і ефективність у реальних умовах українського ритейлу.

Ми шукаємо у нашу команду Middle Data Scientist.

Для нас важливо:

• Досвід роботи на аналогічній посаді від 3-х років
• Знання Python та SQL
• Знання бібліотек: pandas, numpy, pyplot, scikit-learn, tensorflow, cuda, PyTorch
• Розуміння специфіки даних у контексті бізнесу (сезонність, регіональні особливості, поведінкові патерни клієнтів)
• Практичний досвід роботи з моделями: класифікації, регресії, кластеризації; дерев рішень, ансамблів (Random Forest, XGBoost); нейронних мереж (базовий рівень)
• Знання метрик якості моделей та вміння їх інтерпретувати
• Розуміння теорії ймовірностей, математичної статистики, лінійної алгебри та чисельних методів
• Вміння проводити статистичний аналіз (гіпотези, тестування, кореляції)
• Досвід роботи з хмарними інструментами буде плюсом

• Відповідальне та серйозне ставлення до роботи

   

У нашій команді ти будеш:

• Збирати історичні дані про продажі, ціни, запаси, маркетингову активність, сезонність, промоакції, погоду, події тощо
• Здійснювати попередню обробку: очищення, заповнення пропусків, трансформація, нормалізація даних
• Проводити EDA (exploratory data analysis) для виявлення закономірностей у попиті
• Створювати та тренувати моделі часових рядів (ARIMA, SARIMA тощо) та/або моделей машинного навчання (XGBoost, Random Forest)
• Працювати з фічеінжинірингом для покращення точності моделей
• Порівнювати точності різних моделей та обирати оптимальний підхід
• Здійснювати налаштування метрик якості (MAPE, RMSE, WAPE, sMAPE тощо)
• Розробляти базові та ансамблеві моделі, проводити A/B-тести при необхідності
• Здійснювати валідацію моделей на тестових вибірках
• Проводити перетренування моделей у разі змін в ринковому середовищі
• Розробляти системи сповіщення при зниженні точності

• Проводити постійний моніторинг якості прогнозів

   

Ми пропонуємо:

• Широкі можливості для професійного розвитку та цікаві проєкти
• Гідну та своєчасну виплату фінансової винагороди
• Віддалений або гібридний графік роботи (і в офісі, і дистанційно): з 9:00 до 18:00
• Медичне страхування та вигідні умови для страхування родичів і дітей
• Відновлені вихідні у державні свята
• Знижки та додаткові фішки від партнерів

• Комфортні умови праці (офіс на правому березі Києва — район станції метро Контрактова площа)

   

Чекаємо на твоє резюме!

Ми розглядаємо відгуки протягом 5 робочих днів. Якщо не отримаєш відповіді впродовж цього часу, це означає, що наразі ми не можемо запропонувати позицію, але ми зберегли резюме у нашій базі.