Jobs Data Science

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.

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: гібридний (Київ, офіс + частково віддалено).
• Локація: розглядаємо кандидатів, які перебувають у Києві та області.
• Графік: стандартний робочий день.
• Формат співпраці: контракт або мобілізація.
   

Ми пропонуємо

• Роботу над реальними задачами з прикладним впливом.
• Сильну команду професіоналів.
• Забезпечення необхідним спорядженням.
• Навчання та постійний професійний розвиток.
• Середовище, де важливий результат, а не формальності.
• ППД — Київ та область.
   

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

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 володіємо величезними масивами даних і шукаємо Middle/Senior Data Scientist, який допоможе перетворювати їх на інтелектуальні сервіси за допомогою класичного машинного навчання та сучасних DeepLearning-підходів.

Мета посади: аналіз даних, побудова та впровадження ML моделей

Основні задачі:

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

Очікуємо від вас:

• Досвід: 1+ роки в ролі Data Scientist (комерційний досвід)
• Стек для ML: глибоке знання Python, Pandas, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM
• Стек для DL: впевнене володіння PyTorch або TensorFlow/Keras
• Робота з даними: просунутий SQL (складні запити, аналітичні функції)
• Інженерні навички: Git, CI/CD, Docker, робота з хмарними платформами (AWS/GCP)
• Математична база: розуміння статистики, теорії ймовірностей та принципів роботи алгоритмів "під капотом"
• Візуалізація: вміння будувати дашборди в BI-інструментах та змістовні графіки

Буде значною перевагою:

• Досвід з GenAI та NLP
• Досвід у задачах Computer Vision
• Досвід в інших продвинутих DeepLearning архітектурах

Ми пропонуємо:

• Роботу в найбільшому та інноваційному банку України
• Офіційне працевлаштування та 24+4 календарних дні відпустки
• Конкурентну заробітну плату
• Медичне страхування та корпоративний мобільний зв’язок
• Корпоративне навчання
• Віддалену роботу або сучасні офіси в Києві, Дніпрі та Львові, оснащені генераторами та Starlink
• Цікаві проєкти, амбіційні задачі та динамічний розвиток
• Дружній професійний колектив та сильну команду

Ми розробляємо мобільні слотові ігри з акцентом на якісну математику, стабільні показники та продуману ігрову логіку. Наш фокус - створення збалансованих моделей, що поєднують бізнес-результати та комфорт гравця.

Шукаємо Game Mathematician’a, який відповідатиме за розробку, моделювання та оптимізацію математичних моделей слотів. 
Нам потрібен фахівець, який глибоко розуміє механіки слотів, аналітику та може забезпечити математичну цілісність продукту на всіх етапах розробки.
 

Що ти будеш робити:
- Розробляти ігрову математику для слотів: RTP, волатильність, hit frequency, криві виплат, бонусні системи.
- Створювати математичні моделі та симуляції для балансування слотів.
- Аналізувати результати симуляцій та оптимізувати payout tables і free spins.
- Співпрацювати з гейм-дизайнерами, продакт-менеджерами та розробниками для створення цілісного ігрового досвіду.
- Вносити ідеї щодо нових механік та покращень для підвищення залученості гравців.
- Перевіряти та документувати правила слотів і математичні моделі.

Що ми очікуємо від тебе:
- Вища освіта в математиці, статистиці або суміжних дисциплінах.
- 2+ роки досвіду роботи ігровим математиком або на суміжній позиції у гемблінгу / GameDev.
- Глибоке розуміння слот-механік, RTP, волатильності та бонусних систем.
- Володіння Excel / Google Sheets; знання Python для симуляцій — перевага.
- Аналітичне мислення, уважність до деталей, здатність вирішувати складні математичні задачі.
- Креативність та здатність генерувати нові ідеї.
- Командна робота та комунікаційні навички.

Буде плюсом:

- Досвід гри в слоти або розуміння ігрової поведінки гравців.

Ми пропонуємо:

🔹 Повна гнучкість: працюй з дому, офісу в Києві або Варшаві — як зручно тобі.
🔹 Гнучкий графік — працюєш у своєму ритмі.
🔹 27 оплачуваних робочих днів відпочинку на рік.
🔹 Корпоративні активності та Team Challenges, які реально цікаві.
🔹 Прозору комунікацію, мінімум формальностей і справжній вплив на продукт.

Що потрібно буде робити:

• Розробка, навчання моделей машинного навчання для задач регресії, класифікації та кластеризації.
• Побудова та вдосконалення рекомендаційних систем під потреби бізнесу.
• Написання чистого, ефективного та масштабованого коду на Python.
• Написання та оптимізація SQL-запитів для отримання та аналізу даних.
• Співпраця з командою та дотримання кращих практик у версійному контролі (Git) і тестуванні.
  
  Must-Have Skills:
• 4+ років практичного досвіду в Data Science / Machine Learning.
• Впевнені знання Python, SQL та Git.
• Глибоке розуміння методів ML (регресія, класифікація, кластеризація).
• Досвід розробки production-рішень з якісним та масштабованим кодом.
  
  Nice-to-Have Skills:
• Досвід створення рекомендаційних систем.
• Знання тестування та MLOps-підходів.
  
  Що ти отримаєш:
• Self-learning бібліотеку, доступ до платних курсів.
• Групові обговорення та індивідуальні сесії з психологом.
• 20 робочих днів оплачуваної відпустки та лікарняні.
• Вихідний день на День народження.
• Медичне страхування.
• Подарунки на річниці.
• L&D центр з курсами для співробітників.

Шукаємо Data Science Engineer, який любить працювати з даними — від збору та структуризації до побудови аналітичних моделей. Якщо ти уважний до деталей, вмієш структурувати інформацію і перетворювати числа на інсайти — тоді ми шукаємо саме тебе 

InOvation — рекрутингова агенція повного циклу, що допомагає знайти ідеальний метч між компанією та спеціалістом. Ми віримо, що робота має надихати, розвивати й давати відчуття цінності

Наш Клієнт

Компанія -  де кожен співробітник може не тільки ефективно працювати, але й розвиватися, отримуючи підтримку та цінуючи власний баланс між роботою та особистим життям. Де вірять в силу кайдзен — постійне вдосконалення, а також у командну роботу, де нові рішення приносять унікальний досвід та сприяють особистісному росту

Команда, що створює аналітичні та AI-рішення для бізнесу, допомагаючи бізнес юнітам приймати рішення на основі даних. Вони працюють у напрямку Data Science, автоматизації та досліджень, розвиваючи власну платформу для збору, обробки й візуалізації інформації

 

Основні обов’язки

• Аналіз, обробка та підготовка великих масивів даних
• Створення пайплайнів для збору, обробку та структурування даних
• Побудова базових моделей машинного навчання (регресія, класифікація, кластеризація)
• Проведення експериментів і тестування гіпотез
• Візуалізація результатів досліджень і підготовка звітів
• Оптимізація SQL-запитів і робота з реляційними базами даних

Що важливо для цієї ролі:

• 2+ роки досвіду у Data Science / аналітиці даних
• Впевнене володіння Python (Pandas, NumPy, scikit-learn, Matplotlib, Jupyter)
• Знання SQL і досвід роботи з реляційними базами даних
• Розуміння принципів регресії, класифікації, дерев рішень, кластеризації
• Навички data cleaning, feature engineering, структуризації великих наборів даних
• Англійська — B1+ для читання технічної документації
• Системне мислення та аналітичний підхід — розуміння зв’язків між даними, процесами та бізнес-результатами
• Орієнтація на вдосконалення та командну ефективність — готовність покращувати процеси, працювати узгоджено й результативно

Буде плюсом:

• Deep learning: PyTorch / TensorFlow/Keras 
• MLOps tooling: MLflow or DVC for experiment/artifact tracking
• Monitoring: drift detection (data/model), calibration checks, alerting dashboards
• Explainability: SHAP (global + local) and simple, defensible feature importance
• Modeling and hyperparameter tuning: XGBoost, LightGBM with optuna/hyperopt
• Statistics: probability basics, hypothesis testing, confidence/credible intervals
• Imbalanced learning: class weights, sampling strategies, PR-AUC/F1 focus, threshold selection for business cost

Переваги роботодавця:

• Remote-friendly — працюй звідки зручно
• Компенсація навчання та сертифікацій
• Benefit Café: англійська, спорт, ментальні сесії
• Медстраховка та підтримка здорового балансу між роботою і життям
• Можливість впливати на побудову аналітичної інфраструктури
• Команда, що цінує відкритість, підтримку й розвиток

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

Наша команда шукає людину, яка:

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

Буде перевагою:

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

Чим ви будете займатися:

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

Що ми пропонуємо:

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

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

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

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

Мова та технології

Python NLP  Hugging Face Transformers  OpenAI API   LangChain  NLTK  spaCy

LLM GPT  BERT  T5  LLaMA  AWS  PyTorch  TensorFlow  BLEU   ROUGE   perplexity  

Твої обов’язки:

Розробка та впровадження моделей LLM

Адаптація існуючих open source  LLM ( LLaMA, або Hugging Face Transformers) під специфічні бізнес-завдання контактного центру на українській мові

Налаштування моделей для роботи з різними мовами, контекстами та специфікою галузі

Інтеграція моделей у робоче середовище:

Розробка API для інтеграції чат-ботів у системи контактного центру

Забезпечення безперервної інтеграції та доставки (CI/CD) моделей у продакшн середовище

Покращення моделей та їх продуктивності

Тонке налаштування (fine-tuning) моделей на специфічних даних компанії

Моніторинг продуктивності моделей та внесення оптимізацій для покращення точності, швидкості та релевантності відповідей

Робота з даними:

Збір, обробка та анотація текстових даних для навчання

Впровадження методів генерації синтетичних даних для розширення датасетів

Використання методів фільтрації та очищення даних для забезпечення якості

Тестування та експерименти:

Проведення A/B тестування функціоналу чат-бота

Дослідження та впровадження методів навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning) для покращення взаємодії чат-бота з клієнтами

Співпраця з командами:

Тісна взаємодія з бізнес-аналітиками, продуктовими менеджерами та розробниками для формування вимог

Робота з командами DevOps для забезпечення стабільності сервісу

Вимоги:

Вища технічна освіта в галузі комп’ютерних наук, прикладної математики, штучного інтелекту або суміжних напрямів

2- 3 роки досвіду розробки машинного навчання

Досвід роботи з LLM та NLP-проектами (українською мовою)

Успішно реалізовані проекти у сфері створення інтелектуальних чат-ботів

Мови програмування: Впевнене володіння Python

Інструменти та фреймворки для NLP:

Hugging Face Transformers, OpenAI API, LangChain, NLTK, spaCy

Моделі глибокого навчання:

Досвід роботи з LLM (GPT, BERT, T5, LLaMA тощо)

Робота з AWS  для розгортання моделей

Знання основ препроцесингу тексту: токенізація, нормалізація, видалення шумів

Інструменти навчання: PyTorch, TensorFlow

Контроль версій: Git

Метрики: Вміння оцінювати моделі за допомогою таких метрик, як BLEU, ROUGE, perplexity

Вміння формулювати задачі та пропонувати рішення

Самостійність у прийнятті рішень та розробці функціоналу

Командна робота та взаємодія з іншими департаментами

Добре мати:

Досвід у навчанні моделей з підкріпленням (RLHF) для генерації тексту

Знання архітектури LLM та можливість модифікації існуючих моделей

Досвід інтеграції чат-ботів із системами CRM, Help Desk або іншими сервісами

Знання принципів роботи з векторними базами даних (наприклад, Pinecone, Weaviate, FAISS) для пошуку по тексту

Що ми пропонуємо:

Роботу у цікавих проектах з нестандартними рішеннями

Ринкову оплату праці

Повний бухгалтерський супровід

Performance review

Командну підтримку у адаптації на новому робочому місці

Швидкість у прийнятті рішень

Безпосередній вплив на розвиток продукту

Оплачувані лікарняні та відпустка

Можливість повного remote

Гнучкий графік роботи, де головне – результат.

Ми шукаємо Machine Learning Engineer (ML Engineer), який прагне працювати в динамічному середовищі та розділяє цінності взаємної довіри, відкритості та ініціативності.

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

Ми прагнемо знайти цілеспрямованого професіонала, який вміє працювати в режимі багатозадачності, орієнтованого на якість та результат.

Основні обов’язки:

- Розробка GenAI рішень: Створення та підтримка пайплайнів для генерації персоналізованого контенту (текст, зображення) під задачі CVM
- Fine-tuning та адаптація моделей: Донавчання моделей на внутрішніх даних банку для забезпечення необхідного Tone of Voice та візуального стилю
- Створення AI-асистентів для автоматизації внутрішніх задач 
- Тісна взаємодія з технічними командами та бізнес-замовниками для успішного впровадження ML-сервісів у внутрішні системи та процеси банку

Основні вимоги:

- Вища освіта (в галузі прикладної математики, статистики, економічної кібернетики, програмування)

- 2+ роки досвіду роботи в області в Data Science / Machine Learning

- Досвід повного циклу розробки моделей: від збору даних та аналізу до впровадження.

- Досвід написання запитів до БД

- Практичний досвід роботи з GenAI: успішні кейси донавчання LLM або моделей генерації зображень
Відмінне знання Python (ML toolkit) та SQL (написання складних запитів, оптимізація)

- Глибоке розуміння методів машинного навчання, алгоритмів, математичної статистики, теорії ймовірностей та аналізу даних.

- Практичний досвід роботи з Amazon Bedrock та Google Gemini, а також використання оркестраторів (наприклад, LangChain або LlamaIndex) для побудови застосунків

- Глибоке розуміння технік генерації (Prompt Engineering, In-context learning) та досвід налаштування моделей для створення персоналізованого контенту (текст/зображення) під бізнес-вимоги

- Вміння створювати чітку технічну документацію та візуалізувати результати роботи моделей

Своїм співробітникам ми пропонуємо:

- Роботу в найбільшому та інноваційному банку України

- Офіційне працевлаштування та 24+4 календарних дні відпустки

- Конкурентну заробітну плату

- Медичне страхування та корпоративний мобільний зв’язок

- Корпоративне навчання

- Сучасний комфортний офіс

- Цікаві проєкти, амбіційні задачі та динамічний розвиток

- Дружній професійний колектив та сильну команду

Привіт, ми з Evoplay) Одна з найбільших продуктових компаній в України, що створює екосистему проектів, які пропонують прогресивні та комплексні рішення для ігрової онлайн-індустрії. 

Ми у пошуках Data Scientist.

 

Що потрібно буде робити:

• Розробка, навчання моделей машинного навчання для задач регресії, класифікації та кластеризації.
• Побудова та вдосконалення рекомендаційних систем під потреби бізнесу.
• Написання чистого, ефективного та масштабованого коду на Python.
• Написання та оптимізація SQL-запитів для отримання та аналізу даних.
• Співпраця з командою та дотримання кращих практик у версійному контролі (Git) і тестуванні.
  
  Must-Have Skills:
• 4+ років практичного досвіду в Data Science / Machine Learning.
• Впевнені знання Python, SQL та Git.
• Глибоке розуміння методів ML (регресія, класифікація, кластеризація).
• Досвід розробки production-рішень з якісним та масштабованим кодом.
  
  Nice-to-Have Skills:
• Досвід створення рекомендаційних систем.
• Знання тестування та MLOps-підходів.
  
  Що ти отримаєш:
• Self-learning бібліотеку, доступ до платних курсів.
• Групові обговорення та індивідуальні сесії з психологом.
• 20 робочих днів оплачуваної відпустки та лікарняні.
• Вихідний день на День народження.
• Медичне страхування.
• Подарунки на річниці.
• L&D центр з курсами для співробітників.

Вимоги до володіння мовами

Data Science/Machine Learning

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.

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

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

Мова та технології

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

Твої обов’язки:

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

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

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

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

Вимоги:

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

 

Добре мати:

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

Станьте частиною команди, що створює цифрову реальність!

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

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

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.

Оur сlіеnt оpеrаtеs аs аn Іsrаеlі-bаsеd sеrvісе prоvіdеr wіth ехpеrtіsе іn сlоud mіgrаtіоn аnd іntrісаtе DеvОps іnіtіаtіvеs.
 

Thеіr сlіеnts bеnеfіt frоm thе аbіlіtу tо strаtеgіzе аnd іmplеmеnt аutоmаtіоn sеlf-sеrvісе аs pаrt оf DеvОps bеst prасtісеs, еffісіеntlу hаndlе Kubеrnеtеs dеplоуmеnt аnd mаnаgеmеnt, асhіеvе соst sаvіngs, nаvіgаtе thrоugh ІT іntrісасіеs, аnd mееt ‘tіmе tо mаrkеt’ gоаls suссеssfullу.
 

Wе’rе lооkіng fоr а hаnds-оn Dаtа Sсіеnсе Tеаm Lеаd tо buіld аnd sсаlе prоduсtіоn АІ/ML sоlutіоns оn АWS whіlе lеаdіng а Dаtа Sсіеntіst tеаm. Уоu’ll оwn thе full lіfесусlе—frоm dіsсоvеrу аnd prооf-оf-соnсеpts tо trаіnіng, оptіmіzаtіоn, dеplоуmеnt, аnd іtеrаtіоn іn prоduсtіоn.
 

Lосаtіоn: Fullу rеmоtе.
 

Rеquіrеmеnts:

• Tеаm mаnаgеmеnt ехpеrіеnсе: 1+ уеаr оf lеаdіng еngіnееrs оr sсіеntіsts (pеоplе оr tесh lеаd);
• Tесhnісаl ехpеrіеnсе: 5+ уеаrs іn Dаtа Sсіеnсе/ML (іnсludіng dееp lеаrnіng/LLMs);
• 1+ уеаr оf ехpеrіеnсе wіth АWS сlоud аnd dаtа sеrvісеs;
• Ехpеrt іn Pуthоn аnd dееp lеаrnіng frаmеwоrks (PуTоrсh/TеnsоrFlоw), аnd hаnds-оn wіth АWS ML sеrvісеs (еspесіаllу SаgеMаkеr аnd Bеdrосk);
• Prоvеn ехpеrіеnсе wіth gеnеrаtіvе АІ аnd fіnе-tunіng lаrgе lаnguаgе mоdеls;
• Ехpеrіеnсе dеplоуіng ML sоlutіоns оn АWS сlоud іnfrаstruсturе аnd fаmіlіаrіtу wіth MLОps bеst prасtісеs;
• Gооd Еnglіsh skіlls – Uppеr-Іntеrmеdіаtе аnd аbоvе.
   

Nісе tо hаvе:

• АWS сеrtіfісаtіоns.
• А mаstеr’s dеgrее іn а rеlеvаnt fіеld.
   

Rеspоnsіbіlіtіеs:

• Pеоplе lеаdеrshіp: Mаnаgе аnd соасh а tеаm оf Dаtа Sсіеntіsts, sеt сlеаr gоаls, run 1:1s, аnd suppоrt саrееr grоwth аnd tесhnісаl ехсеllеnсе.
• Dеlіvеrу оwnеrshіp: Drіvе prоjесt sсоpіng, plаnnіng, аnd оn-tіmе, hіgh-quаlіtу dеlіvеrу frоm іnсеptіоn tо prоduсtіоn. Prоасtіvеlу rеmоvе blосkеrs, mаnаgе rіsks, аnd соmmunісаtе stаtus tо stаkеhоldеrs.
• Сustоmеr еngаgеmеnt: Wоrk dіrесtlу wіth fоundеrs/tесhnісаl lеаdеrs tо undеrstаnd gоаls, trаnslаtе thеm іntо fеаsіblе АІ rоаdmаps, аnd еnsurе mеаsurаblе busіnеss оutсоmеs.
• Mоdеl Dеvеlоpmеnt & Dеplоуmеnt: Dеplоу аnd trаіn mоdеls оn АWS SаgеMаkеr (usіng TеnsоrFlоw/PуTоrсh).
• Mоdеl Tunіng & Оptіmіzаtіоn: Fіnе-tunе аnd оptіmіzе mоdеls usіng tесhnіquеs lіkе quаntіzаtіоn аnd dіstіllаtіоn, аnd tооls lіkе Prunа.аі аnd Rеplісаtе.
• Gеnеrаtіvе АІ Sоlutіоns: Dеsіgn аnd іmplеmеnt аdvаnсеd GеnАІ sоlutіоns, іnсludіng prоmpt еngіnееrіng аnd rеtrіеvаl-аugmеntеd gеnеrаtіоn (RАG) strаtеgіеs.
• LLM Wоrkflоws: Dеvеlоp аgеntіс LLM wоrkflоws thаt іnсоrpоrаtе tооl usаgе, mеmоrу, аnd rеаsоnіng fоr соmplех prоblеm-sоlvіng.
• Sсаlаbіlіtу & Pеrfоrmаnсе: Mахіmіzе mоdеl pеrfоrmаnсе оn АWS’s bу lеvеrаgіng tесhnіquеs suсh аs mоdеl соmpіlаtіоn, dіstіllаtіоn, аnd quаntіzаtіоn аnd usіng АWS spесіfіс fеаturеs.
• Соllаbоrаtіоn: Wоrk сlоsеlу wіth оthеr tеаms (Dаtа Еngіnееrіng, DеvОps, MLОps, Sоlutіоn Аrсhіtесts, Sаlеs tеаms) tо іntеgrаtе mоdеls іntо prоduсtіоn pіpеlіnеs аnd wоrkflоws.
   

Соmpаnу оffеr:

• Pаіd vасаtіоn аnd sісk lеаvеs;
• Mеdісаl іnsurаnсе;
• Prоfеssіоnаl trаіnіng аnd сеrtіfісаtіоns соvеrеd bу thе соmpаnу (АWS, FіnОps, Kubеrnеtеs, еtс.);
• Іntеrnаtіоnаl wоrk еnvіrоnmеnt;
• Rеfеrrаl prоgrаm;
• Соmpаnу еvеnts аnd sосіаl gаthеrіngs (hаppу hоurs, tеаm еvеnts, knоwlеdgе shаrіng, еtс.);
• Wеllbеіng аnd prоfеssіоnаl соасhіng thrоugh Оlіvа Hеаlth;
• Еnglіsh сlаssеs;
• Sоft skіlls trаіnіng.