Jobs Data Science

Міжнародна енергетична компанія шукає Data Quality Engineer, який допоможе забезпечити надійність даних у корпоративному data lake. Компанія створює цифрові продукти на перетині трейдингу енергоресурсів і технологій, змінюючи енергоринок у режимі реального часу.

Організація має офіси в Україні та Європі, працює в понад 20 країнах і оперує мільярдними обсягами електроенергії та газу щороку.

Роль:
Ця позиція зосереджена на підтримці якості даних у сховищі даних компанії. Оскільки функція Data Quality лише формується, спеціаліст матиме змогу будувати процеси з нуля, створюючи основу для подальшої автоматизації перевірок і контролю даних.

Основні вимоги:
• Досвід роботи з базами даних (SQL);
• Володіння Python і Spark;
• Розуміння ETL-процесів і навички пошуку джерел помилок у них;
• Аналітичний підхід і увага до деталей.

Вітаємо!
Наша команда Data Science зростає, і зараз ми шукаємо Middle Data Scientist, який хоче працювати з реальними задачами, розвиватися у Computer Vision та класичному Machine Learning і бачити результат своєї роботи в продакшені. 

Над чим ти будеш працювати: 
- побудова, впровадження та підтримка ML-моделей у продакшені (з менторством); 
- задачі комп’ютерного зору (класифікація зображень, детекція, сегментація); 
- класичні задачі Data Science: класифікація, регресія, прогнозування часових рядів; підготовка та обробка даних (зображення + табличні дані); 
- участь у покращенні якості даних і пайплайнів; 
- аналіз результатів моделей і базова оцінка їхнього бізнес-ефекту; 
- взаємодія з командою та поступове занурення в комунікацію з бізнесом. 

Що для нас важливо:
- від 1 року комерційного досвіду в Data Science / Machine Learning; 
- досвід роботи з Python (pandas, numpy, scikit-learn, PyTorch / TensorFlow); 
- базові знання Computer Vision; 
- розуміння класичних ML-алгоритмів (дерева рішень, лінійні моделі, бустинг тощо); 
- досвід роботи з SQL (базові запити, джойни); 
- розуміння основ ML lifecycle (підготовка даних, тренування, валідація); 

- бажання вчитися та розвиватися. 
 

Буде плюсом:
- досвід у Computer Vision задачах (навіть у навчальних або pet-проєктах); 

- досвід в E-commerce / Retail; 

- знайомство з Docker або хмарними платформами (AWS / GCP);

- досвід роботи з нейронними мережами; 

- досвід роботи з великими датасетами.

Що ми пропонуємо:
- унікальний досвід роботи в найбільшій компанії ринку дрогері України;

- реальну можливість постачати цифрові продукти тисячам користувачів;
- віддалений формат роботи;

- великі можливості для професійного та кар'єрного росту;
- дружнє середовище для співпраці.

RozetkaPay – платіжний сервіс, що забезпечує зручні, швидкі та надійні платежі як онлайн, так і офлайн, роблячи процес купівлі простим і безпечним.

Продукт входить до групи компаній EVO-Rozetka та побудований на базі найбільших маркетплейсів країни, якими щодня користуються мільйони українців. Рішення RozetkaPay уже використовують Rozetka, Prom, Vchasno, Bigl, Shafa, Volonter by Prom, Vodafone, Robota, Tickets та інші партнери.

Шукаємо Senior Data Scientist (FinTech) до Risk Team. Мета ролі – створювати і підтримувати високоякісні ML-моделі для оцінки клієнтів і підвищення ефективності ризик-менеджменту в складному фінтех-продукті.

Основні задачі:

• Розробка і впровадження рейтингових статистичних і експертних моделей класифікації клієнтів.
• Робота з даними, підготовленими аналітиками: пошук закономірностей, кореляцій і прихованих взаємозв’язків для поліпшення моделей.
• Побудова нових моделей з нуля та поступове введення їх у продакшн, включно з актуалізацією та оптимізацією існуючих рішень.
• Моніторинг продуктивності моделей: відстеження змін, показників ефективності та їх коригування.
• Участь у розробці та підтримці моделей маркетингової ефективності на наступних етапах розвитку продукту.
• Генерація ідей і пропозицій щодо покращень моделей, обґрунтування вибору підходів та пояснення рішень команді.
• Робота в сучасному ML-середовищі та глибоке занурення в деталі моделей та даних.

Наші очікування:

• Бекграунд у data science 5+ років.
• Вища освіта в галузі математики, статистики, економічної кібернетики або IT.
• Глибокий досвід роботи з Python (Pandas, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM) або R.
• Робота з SQL/BigQuery, Jupyter або іншим середовищем для аналізу даних.
• Використання MLflow/DVC для моніторингу моделей (PSI, KS, SHAP) та Git для контролю версій.
• Розробка ML-моделей: логістична регресія, дерева рішень, GBM для скорингу.
• Feature engineering на основі транзакцій, DPD, fraud.
• Сильний математичний та технічний бекграунд, аналітичне мислення.
• Чесна, прозора та пряма комунікація.
• Увага до деталей та готовність глибоко занурюватися в дані.
• AI-friendly, ідеально із досвідом впровадження/автоматизації процесів.
• Розвинені навички інтерпретації/презентації моделей.
• Як перевага – досвід роботи в банківський сфері з розбудові скорингових моделей оцінки позичальника.

Наш офер:

• Бути в центрі даних і рішень. Можливість працювати з великою кількістю даних та реально впливати на розвиток продукту і бізнес-процесів.
• Кар’єрний розвиток. Роль відкриває шлях до лідерства: у майбутньому можна очолити команду DS та розвивати інших.
• Різні команди – різний досвід. Співпраця з різними підрозділами дозволяє прокачати комунікаційні, аналітичні та лідерські навички, працюючи над цікавими завданнями.
• Стабільність та підтримка. Офіційне працевлаштування, 24 дні оплачуваної відпустки, медичне страхування та доступ до корпоративного психолога.
• Гнучкий формат роботи. Фултайм із можливістю працювати віддалено або з офісу в Києві з комфортними умовами.
• Цінності та соціальна відповідальність. Прозорі процеси, рівні можливості, участь у тімбілдингах, волонтерських ініціативах та професійних ком’юніті.
• Продукт із реальним впливом. Робота з платіжним сервісом, який спрощує життя мільйонів користувачів і робить внесок в економіку країни.

Про процес рекрутингу: знайомство з рекрутером → інтерв’ю з лідером → фінальне інтерв’ю з технічною командою → офер.

Зацікавило?
Чекаємо на відгук та знайомство!

Ми – українська продуктова IT-компанія Galaktica, яка створює та просуває власні онлайн-проєкти на найбільш платоспроможних ринках світу: США, Канада, Австралія, Великобританія, ЄС. Нашій компанії, як і основному продукту, вже понад 6 років. Цей продукт прибутковий, що дає нам змогу забезпечувати ріст і розвиток співробітників, масштабуватися та інвестувати у створення нових внутрішніх стартапів.

У зв’язку з розширенням команди ми шукаємо Data Scientist, який приєднається до нашої сильної та залученої команди!

Ваші основні цілі та завдання:
- Проаналізувати  накопичені дані продукту за 5 років;
- Формувати пропозиції щодо додавання нових даних для аналізу;
- Розробляти рекомендаційні системи (Matchmaking);
- Прогнозувати LTV;
- Виявляти та запобігати фроду і бот-активності;
- Аналізувати відтік користувачів (Churn Prediction);
- Проводити та аналізувати А/B тести;
- Оптимізувати динамічне ціноутворення;
- Розробляти сегментацію користувачів;
- Виявити та формувати інсайти для CPO і Product-менеджерів з метою прийняття ефективних продуктових рішень;
- Розробити предективні моделі поведінки користувачів;
- Аналізувати поведінкові патерни користувачів для визначення факторів, що впливають на конверсію у платника;
- Співпрацювати з AI-розробником для впровадження моделей у продукт та їх подальшої оптимізації.

Необхідні навички та критерії:

Hard/Tech Skills:
- 3+ роки досвіду в аналітиці даних або суміжних галузях;
- 2+ роки досвіду роботи на позиції Data Scientist;
- Досвід аналізу даних Python, R, SQL;
- Розуміння статистичних методів та моделей;
- Досвід роботи з бібліотеками для аналізу даних: Pandas, NumPy, Scikit-learn;
- Досвід розробки моделей машинного навчання;
- Знання методів NLP;
- Досвід роботи з A/B тестуванням;
- Досвід побудови предиктивних моделей поведінки користувачів: прогнозування LTV, Churn Prediction, конверсія у платника, тригери оплати.

Soft Skills:

- Аналітичне мислення;
- Комунікабельність;
- Вміння працювати в команді;
- Гнучкість та адаптивність;
- Вміння перекладати складні аналітичні висновки у зрозумілі продуктові рекомендації.

Буде плюсом:

- Досвід роботи з Big Data технологіями (Hadoop, Spark);
- Знання фреймворків для машинного навчання (TensorFlow, PyTorch);
- Досвід роботи з системами управління базами даних (MySQL, Amazon Redshift, PostgreSQL);
- Досвід інтеграції ML-моделей з продуктом спільно з AI/ML-розробниками.
 

Що ми раді вам запропонувати:
 

Формат роботи: обирайте, як вам зручніше — віддалено, гібридно або в офісі в Києві, Львові, Одесі чи на Кіпрі (Ларнака). Усі українські офіси обладнані генераторами зі Starlink і доступні для команди 24/7. Робочий графік — з 10:00 до 18:30;
Обладнання: надаємо все необхідне для комфортної роботи та для вирішення масштабних завдань, експериментів — ноутбук/ПК/додаткові монітори чи спеціалізовані гаджети;
Безпека та страховка: ми не лише слідкуємо за рівнем задоволеності співробітників, а й дбаємо про вас у скрутні моменти. Кожен співробітник має медичне страхування за рахунок компанії (на території України) або грошову компенсацію на спорт;
Відпочинок та баланс: 3 тижні оплачуваної відпустки щороку, необмежені day off та гнучкі sick leaves без зайвої бюрократії. Ми довіряємо команді, тому підтримуємо здоровий баланс між роботою та особистим життям;
Колеги та атмосфера: люди, які вас оточують, визначають рівень життя та розвиток. Завдяки якісним етапам співбесіди, ми підбираємо найкращих з найкращих. Ви працюватимете зі справжніми професіоналами у своїй сфері;
Безперервний розвиток: оплачуємо тренінги, семінари, онлайн-курси, конференції. Маємо власну LMS-систему, бібліотеку та книжковий клуб, які об’єднують тих, хто не зупиняється в навчанні. Крім того, у нас є 3 сертифіковані коучи, які проводять внутрішні навчання та персональні коуч-сесії для співробітників — це допомагає краще розуміти себе, прокачувати лідерські навички та досягати професійних цілей;
Англійська мова: компенсуємо 50% вартості індивідуальних занять та маємо Speaking Club, щоб ви прокачали свою англійську мову та забули про будь-які бар’єри;
Спортивні активності: долучайтеся до корпоративних тренувань з волейболу, бігу або йоги щотижня, які повністю оплачує компанія. Ми вже пробігли не один марафон, адже наші тренери — справжні професіонали;
Командний дух: ми регулярно проводимо тімбілдінги від виїзних до затишних зустрічей в офісі. Це чудовий шанс познайомитись ближче й зарядитись енергією команди. 

 

🚀 Наша мета
Побудувати продуктову IT екосистему різних напрямків, у якій кожен співробітник матиме можливість відкривати внутрішні стартапи, рости та реалізовувати свої ідеї. Приєднуйтеся!

 

💙 Соціальна відповідальність
Наша компанія, як соціально відповідальний бізнес на постійній основі реалізує ряд проектів та ініціатив направлених на підтримку Сил оборони, учасників бойових дій та дітей.

На базі компанії діють два благодійні фонди, які спеціалізуються на реабілітації військовослужбовців та допомозі дітям військових і тим, хто постраждав від бойових дій. Наша компанія повністю забезпечує адміністративну діяльність цих фондів і виділяє кошти на їхні основні цілі.

Ми регулярно закуповуємо FPV-дрони, НРК та постачаємо нашим захисникам автомобілі. Минулого року ми вирішили розширити нашу підтримку ЗСУ і почали інвестувати в military-стартапи, що займаються виробництвом ударних дронів та НРК, адже цей напрям є одним із найпріоритетніших для наших збройних сил.
 

Будемо раді обговорити всі ваші запитання та запросити вас на перший етап співбесіди!
 

Наголошуємо, у разі зацікавленості команди у вашій кандидатурі, ми зв’яжемося з вами будь-яким зручним способом для детального обговорення нашої вакансії!

ПРО ПОЗИЦІЮ

Вимоги:

• Досвід DS/MLE від 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
• Практичний досвід вирішення NLP та Tabular Data ML задач
• Високий рівень володіння Python, включаючи досвід роботи з бібліотеками машинного навчання і володіння принаймні одним із фреймворків глибокого навчання (Tensorflow, Keras, PyTorch)
• Вміння писати чистий, підтримуваний та ефективний код, готовий до production
• Вміння трансформувати бізнес-вимоги у технічні завдання для ML-рішень
• Досвід feature engineering
• Досвід роботи з Git та Docker
• Досвід роботи з базами даних (SQL/NoSQL) для отримання та підготовки даних для моделей

Буде плюсом:

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

Приклади задач:

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

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 Middle Data Scientist, 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 Data Scientist 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 Data Science 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
• 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

Ми шукаємо людину, яка має:

• 3+ роки комерційного досвіду на позиції Data Scientist / ML Engineer
• Мови програмування: впевнене володіння Python та глибокі знання стеку ML (sklearn, numpy, pandas, xgboost, tensorflow, etc), написання чистого та підтримуваного коду
• 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
• 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.

Про команду

Ми — інтелектуально-аналітичний підрозділ, який працює з великими та складними масивами даних у високочутливому контексті. Наша робота зосереджена на підтримці складних операційних рішень, де точність, швидкість аналізу та системне мислення мають критичне значення.

Частина задач команди пов’язана з подіями та операціями, про які ви час від часу можете читати в новинах — хоча більшість деталей залишається непублічною.
 

Про роль

Ми шукаємо Senior Data Scientist, який здатен не просто будувати моделі, а створювати аналітичні рішення з прикладним результатом. Роль передбачає роботу в умовах невизначеності, самостійне формування гіпотез і відповідальність за кінцевий результат.
 

Основні обов’язки

• Побудова та впровадження прогнозних і аналітичних моделей для роботи зі складними датасетами.
• Пошук інсайтів у структурованих і неструктурованих даних.
• Використання сучасних підходів, зокрема NLP та LLM, для аналізу й обробки текстової інформації.
• Перетворення технічних результатів аналізу у зрозумілі звіти та візуалізації для командних і управлінських рішень.
• Виявлення неочевидних зв’язків і патернів, що мають вплив на безпеку та ефективність операцій.
• Участь у формуванні та розвитку архітектури аналітичних рішень.
   

Вимоги

• 5+ років практичного досвіду у Data Science / ML / аналітиці даних.
• Впевнене володіння Python, SQL, класичним ML-стеком.
• Досвід роботи в умовах високої невизначеності та вміння самостійно формулювати задачі.
• Практичні навички візуалізації даних (Tableau, Power BI або кастомні рішення).
• Розуміння принципів роботи мовних моделей (LLM) та досвід їх прикладного використання.
• Аналітичне мислення, системний підхід, відповідальність.
   

Формат та умови

• Формат роботи: віддалено.
• Графік: часткова зайнятість.
• Формат співпраці: бронювання, оформлення через ТОВ.
   

Ми пропонуємо

• Робота над реальними задачами з прикладним впливом.
• Сильна команда професіоналів.
• Забезпечення необхідним спорядженням.
• Навчання та постійний професійний розвиток.
• Середовище, де важливий результат, а не формальності.
   

З вас — системне мислення та відповідальність.
З нас — складні, змістовні й по-справжньому важливі задачі.

Cтабільна FinTech компанія з перспективними планами розвитку та зростання зараз у пошуку Data Scientist.
Продукт — онлайн-сервіс для кредитування, який продовжує доопрацьовуватись новими фічами.
Технічні навички:

• Аналітичні здібності. Розуміння аналітичних інструментів і вміння ними користуватися;

• Досвід програмування в Python;

• Досвід роботи з реляційними базами даних (PostgreSql, MS SQL);

• Поглиблені знання Excel будуть плюсом;

• Досвід розробки, імплементації та аудиту скорингових моделей;

• Аналіз даних, пілотів, пошук статистичних взаємозв'язків, формування висновків;

• Постановка технічних завдань та тестування результатів.

Обов'язки:

• Розвиток та підтримка автоматичної системи прийняття рішень;

• Вигрузка та вдосконалення полотна даних для подальшого використання;

• Розробка \ імплементація \ підтримка \ моніторинг скорингових моделей;

• Перегляд, розробка та імплементація ризик-правил;

• Створення нових та автоматизація існуючих звітів;

• Оптимізація взаємодії із зовнішніми джерелами даних для підтримки прийняття кредитних рішень;

Досвід роботи в мікрокредитній установі або банку – конкурентна перевага.

Cтабільна FinTech компанія з перспективними планами розвитку та зростання зараз у пошуку Data Scientist.
Продукт — онлайн-сервіс для кредитування, який продовжує доопрацьовуватись новими фічами.
Технічні навички:

• Аналітичні здібності. Розуміння аналітичних інструментів і вміння ними користуватися;

• Досвід програмування в Python;

• Досвід роботи з реляційними базами даних (PostgreSql, MS SQL);

• Поглиблені знання Excel будуть плюсом;

• Досвід розробки, імплементації та аудиту скорингових моделей;

• Аналіз даних, пілотів, пошук статистичних взаємозв'язків, формування висновків;

• Постановка технічних завдань та тестування результатів.

Обов'язки:

• Розвиток та підтримка автоматичної системи прийняття рішень;

• Вигрузка та вдосконалення полотна даних для подальшого використання;

• Розробка \ імплементація \ підтримка \ моніторинг скорингових моделей;

• Перегляд, розробка та імплементація ризик-правил;

• Створення нових та автоматизація існуючих звітів;

• Оптимізація взаємодії із зовнішніми джерелами даних для підтримки прийняття кредитних рішень;

• Управління напрямком ризиків та аналітики (Risk & Analytics);
• Координація роботи невеликої команди (Data Scientist та Data Analyst): постановка задач, пріоритизація, контроль результатів;
• Участь у формуванні та реалізації стратегії управління кредитними ризиками;
• Балансування ризику та прибутковості портфеля;
• Аналіз та оптимізація клієнтських воронок (CRO) з урахуванням ризикової складової;
• Ініціація та контроль A/B тестування змін у скорингових моделях, правилах та продуктах;
• Співпраця з продуктом, маркетингом та IT для впровадження змін.

Досвід роботи в мікрокредитній установі або банку – конкурентна перевага.

ПриватБанк - це найбільший власник даних в Україні та технологічний лідер фінансового сектору. Ми шукаємо Data Scientist у команду, яка є бенчмарком моделювання ризиків в Україні. Ми розробляємо моделі більше 10 років, впроваджуючи кращі світові практики Machine Learning. Ви будете розробляти ML-рішення для мінімізації ризиків банку та оптимізації стратегії взаємодії з мільйонами клієнтів.

Чому варто приєднатися до нас

• Технологічний стек: Ми використовуємо хмарні рішення та передові інструменти розробки: Amazon SageMaker, Amazon S3, GIT, Confluence тощо.
• Масштаб: Аналізуємо найбільші в країні бази даних для прийняття критичних бізнес-рішень.
• Експертність: Наші моделі оцінки ризику відповідають міжнародним стандартам та регуляторним вимогам.
• Професійне ком'юніті: Велика спільнота Data Science, регулярні внутрішні воркшопи, участь у конференціях та оплачуване навчання.
• Автоматизація: Власна система управління повним циклом моделі (від розробки до моніторингу).

Основні вимоги

• 1+ рік досвіду в Data Science (досвід у Fintech/Banking буде значною перевагою)
• Впевнене володіння Python для аналізу даних (NumPy, Pandas, SciPy тощо) та досвід оптимізації SQL-запитів до великих баз даних
• Практичний досвід роботи з ML-фреймворками: Scikit-learn та бібліотеками градієнтного бустингу (LightGBM, XGBoost тощо)
• Досвід роботи з інструментами для аналізу та прогнозування часових рядів (Statsmodels, Prophet тощо)
• Розуміння математики: від лінійної регресії до градієнтного бустингу, володіння методами оцінки якості моделей
• Розуміння принципів роботи з Big Data та використовування інструментів версіонування коду (Git)

Буде плюсом

• Досвід роботи з Docker/MLflow
• Знання банківських регуляцій (НБУ, Basel III)

Основні обов’язки

• Моделювання параметрів кредитного ризику: Розробка моделей портфельної оцінки (PD, LGD, EAD) відповідно до вимог МСФЗ 9 (IFRS 9)
• Прогнозування доходу та платоспроможності: Створення ML-моделей для оцінки фінансового стану клієнтів на основі аналізу транзакційної активності
• Credit & Behavioral Scoring: Побудова класичних та просунутих скорингових систем для прийняття автоматизованих рішень на всіх етапах кредитного циклу клієнта
• Аналіз ринкових ризиків: Застосування методів аналізу часових рядів та машинного навчання для оцінки ризику ліквідності, прогнозування волатильності валютних курсів, моделювання поведінки клієнтських коштів
• Anti-Fraud & Anomaly Detection: Побудова та підтримка систем детекції нетипових патернів у транзакціях у реальному часі для запобігання шахрайству
• ML LifeCycle: Участь у повному життєвому циклі моделей від ідеї та збору даних до автоматизованого моніторингу та перенавчання моделей

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

Ми — українська miltech компанія, що розробляє сучасні рішення для оборони.
Спеціалізуємось на виробництві безпілотних літальних апаратів, авіаційних систем і програмного забезпечення.
 

Наша місія — створювати інструменти, які пришвидшують перемогу, а наші продукти вже зараз впливають на ситуацію на фронті. Компанія динамічно зростає, розвиває нові напрями та вдосконалює внутрішні процеси.

Ми шукаємо досвідченого Data Engineer, який зацікавлений в темі Computer Vision та вміє наводити лад у хаосі сирих візуальних даних.

Ваш досвід та скіли (Що ми очікуємо):
 

• Бекграунд: від 2-х років практичного досвіду на позиціях Data Engineer, ML Engineer або Data Annotator (із сильним акцентом на підготовці та процесингу датасетів).
• Стек: впевнене використання Python, глибоке знання платформ для розмітки (зокрема CVAT), а також робота з SQL та NoSQL рішеннями.
• Computer Vision: чітке розуміння принципів роботи CV-алгоритмів та знання архітектури ключових форматів анотування (COCO, YOLO тощо).
• Інфраструктура даних: досвід роботи з on-premise або хмарними архітектурами для зберігання великих масивів; розуміння принципів безпечного процесингу в ізольованих (захищених) контурах.
• Soft Skills: відмінні комунікативні навички для ефективної синхронізації між ML-розробниками та командою розмітки.

Буде вагомим плюсом:
 

• Специфічний досвід з автономними пристроями: розуміння протоколів передачі телеметрії та форматів відеотрансляцій.
• Досвід налаштування збору логів та інформації з апаратних засобів (девайсів), що працюють повністю в офлайн-режимі.
• Практичний досвід застосування технік inpainting.
   

Ваші майбутні задачі (Чим доведеться займатися):
 

• Контроль якості датасетів: первинний та регулярний аудит масивів інформації, зібраної з камер і сенсорів пристроїв (виявлення аномалій, дублікатів кадрів, пошук прогалин).
• Менеджмент розмітки: виступатимете ключовою ланкою між розробниками та командою Data Annotators. Ваша мета — перетворювати складні технічні вимоги у прості мануали та проводити QA розмічених даних.
• Інфраструктурні рішення: налаштування процесів вивантаження даних з онлайн/офлайн-пристроїв спільно з командами Security (для шифрування) та Infra (для масштабування).
• Побудова ETL/ELT: створення архітектури та пайплайнів для коректної обробки специфічних даних із сенсорів.
• Робота з Edge Cases: аналіз складних/нетипових ситуацій на відео та формування ідеально збалансованих вибірок для донавчання CV-моделей.
   

Умови співпраці:
 

• Легальність: офіційний контракт через правовий простір Дія.City.
• Бронювання: офіційне бронювання від мобілізації (за умови наявності актуальних та впорядкованих військово-облікових документів).
• Work-life balance: 24 календарні дні оплачуваного відпочинку + додатковий вихідний у ваш день народження.
• Здоров'я: медичне страхування після успішного завершення випробувального періоду.
• Середовище: R&D команда новаторів, де заохочуються експерименти та нестандартні підходи до складних задач.
• Локація: комфортний і безпечний спейс на правому березі Києва.

Lead Data Scientist (Risk / Scoring)
GiniAnalytics

Ми — молода та 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

🔹 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

Команда MEGOGO шукає Data Scientist, який допоможе вдосконалити наші системи персоналізації, пошуку та рекомендацій. Якщо тобі цікаво працювати з реальними даними мільйонів користувачів, застосовувати NLP-моделі в продакшені та розвивати сучасні Recommender Systems — приєднуйся!

Що на тебе очікує:

• Розробка та розвиток моделей рекомендацій для різного типу контенту;
• Використання NLP-моделей для покращення пошуку та персоналізації;
• Участь у створенні продуктів, пов'язаних з використанням NLP напрямку(аналіз, пошук, створення власних фіч з текстової складової, тощо);
• Робота з великими масивами користувацьких даних для побудови унікальних моделей персоналізації контенту;
• Участь у побудові та вдосконаленні пайплайнів для тренування та деплою ML-моделей;
• Тестування гіпотез, запуск A/B експериментів та інтерпретація їх результатів;
• Співпраця і обмін досвідом з іншими DS-фахівцями для вирішення задач в суміжних напрямках.

Необхідний досвід:

• 3+ роки досвіду роботи в ролі Data Scientist або ML Engineer;
• Впевнене знання Python та бібліотек для аналізу даних та машинного навчання (Pandas, Scikit-learn, PyTorch або TensorFlow);
• Розуміння алгоритмів рекомендаційних систем: collaborative filtering, matrix factorization, content-based methods, hybrid models, RL;
• Досвід роботи з NLP-підходами: embedding models, text classification, entity recognition, transformers;
• Досвід проведення складних EDA на реальних даних;
• Базовий досвід з MLOps-підходами;
• Розуміння A/B тестування, перевірки статистичних гіпотез;
• Добре розуміння SQL та аналіза даних: робота з будь-якими джерелами даних (SQL, noSQL, векторні бази даних, column-oriented бази даних , тощо).

Шукаємо людину, яка:

• Має бажання ставати сильніше разом з командою;
• Має RnD mindset: розуміння коли треба зробити швидко для перевірки гіпотези і коли дуже якісно, бо від результату залежить користувацький досвід тисяч людей;
• Готова відкрито висловлювати будь-які свої думки.

Буде перевагою:

• Досвід з Elasticsearch або іншими пошуковими системами;
• Досвід роботи з алгоритмами глибокого навчання: transformers, reinforcement learning, autoencoders, тощо.
   

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.

Ми прагнемо бути роботодавцем, якого обирають.

Будемо вдячні, якщо заповниш коротке опитування про те, що для тебе важливо. Це допоможе нам краще розуміти очікування кандидатів і створювати ще більш комфортне середовище в MEGOGO.

Посилання тут - https://bit.ly/43YaxBH

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.

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.

Ми — українська MilTech-компанія, що створює майбутнє оборонних технологій. Ми розробляємо та виробляємо безпілотні системи й технологічні рішення, що вже довели свою ефективність у реальних бойових умовах. 

Наш відділ R&D об’єднує кращих інженерів, конструкторів, фахівців з RF і Hardware та багатьох інших. Завдяки власним виробничим потужностям ми забезпечуємо швидкий цикл впровадження інновацій — від ідеї до масового виробництва. Кожне оновлення продукту базується на прямому фідбеку від військових, що дозволяє нам створювати максимально актуальні рішення.
 

Твій виклик: Last Mile Targeting
 

Ми не граємо в симуляції заради статей на ArXiv. Твоє завдання — створити «мізки» дрона, здатні довести апарат до цілі в умовах повного РЕБ, шквального вітру та критичного браку обчислювальних ресурсів.
 

Це робота на межі можливостей: запуск RL-агентів на Raspberry Pi та подолання Sim2Real gap так, щоб модель не «втрачала» ціль через туман чи вібрації. Ми даємо тобі повний карт-бланш на архітектуру з нуля.
 

Що ти будеш робити:

• End-to-End Pipeline: Побудова архітектури навчання від симулятора до деплою на реальне залізо.
• RL Control: Розробка моделей керування (PPO, SAC, TD3), що приймають рішення на основі відеопотоку та сенсорів у real-time.
• Sensor Fusion: Реалізація стабільного керування (Kalman Filters або RL-native підходи) у зв'язці з Sensor Engineers.
• Sim2Real & Domain Randomization: Створення симуляційного середовища (Isaac Gym / AirSim / Custom UE) з глибокою рандомізацією для роботи в екстремальну погоду (сніг, дощ, низька видимість).
• Optimization: Квантування та прунінг моделей для досягнення стабільного FPS на обмежених ресурсах (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson).
   

Наш ідеальний кандидат:

• Має досвід з RL-алгоритмами та розуміє, як змусити їх працювати в реальних системах.
• Знає, як наблизити фізику симулятора до реальності, щоб мінімізувати Gap при переносі на борт.
• Розуміє обмеження компактних комп’ютерів і вміє боротися за кожну мілісекунду інференсу.
• Готовий бути архітектором: самостійно обирати стек, симулятор та підхід.
   

Розглядаємо також: якщо ти маєш міцний бекграунд у CV/ML та досвід з дронами, але хочеш «увірватися» саме в Reinforcement Learning.
 

Буде плюсом: Досвід з TensorRT, PyTorch Mobile, SNPE, AIMET, Tensorflow Lite, gamedev (UE) або безпосередньо з БПЛА різних типів.
 

Чому варто приєднатися:

• Прямий вплив: Твій код буде «в полі» вже за лічені тижні, безпосередньо впливаючи на хід подій.
• Свобода та ресурси: Ти сам обираєш інструменти. Ми оплачуємо участь у топових конференціях (CVPR, NeurIPS, ICRA) та профільне навчання.
• R&D Полігон: Можливість миттєво тестувати гіпотези на реальних апаратах у найскладніших погодних умовах.
• Команда: Працюй пліч-о-пліч з експертами з GNC, RF, Hardware та топовими C++ розробниками.
• Стабільність: Офіційне працевлаштування, «біла» зарплата та бронювання.
• Турбота: Медичне страхування, 24 дні відпустки + додатковий вихідний на день народження.
• Self-care: Повна оплата лікарняних та 3 дні self-care на рік без жодних довідок.
• Розвиток: Корпоративна бібліотека, курси англійської, навчання Hard & Soft skills.

Готовий навчити дрони перемагати? Чекаємо на твоє CV!