Jobs ML / AI

Шукаємо досвідченого Python-розробника для роботи над AI-продуктами у сфері аналітики та автоматизації бізнес-процесів. Ти матимеш унікальний шанс долучитися до розробки дата платформи для всього Холдингу емоцій !FEST. Ми працюємо зі сучасними технологіями GCP і створюємо можливості для твого професійного зростання в галузі даних. У нашій команді цінується відповідальний підхід, і ми завжди відкриті до обґрунтованих ініціатив та готові втілювати їх у життя! Задачі різнопланові — від LLM-агентів і NL2Query до Computer Vision і парсингу даних, однак, ти зможеш обрати бажаний вектор роботи й розвитку.

Основні задачі:

1. Розробка та підтримка LLM-агентів і RAG-систем.

2. Інтеграція AI-модулів з аналітичним стеком (Looker, BigQuery).

3. Робота з CV-моделями — інтеграція, fine-tuning, деплой у production.

4. Обробка та трансформація даних (SQL, Pandas, Polars).

5. Деплой сервісів у Docker / GCP, участь у CI/CD процесах.

Вимоги:

1. Python 3.10+: асинхронне програмування, архітектурні патерни.

2. LLM-стек: досвід з RAG, Tool/Function Calling, prompt engineering; знання OpenAI / Gemini / Anthropic API.

3. Впевнений SQL, Pandas/Polars, розуміння аналітичних пайплайнів.

4. Cloud & DevOps — Docker, CI/CD; GCP є плюсом.

Буде перевагою:

1. Досвід з Looker / LookML.

2. Векторні БД (pgvector, ChromaDB, Pinecone).

3. Computer Vision: PyTorch або TensorFlow, OpenCV, досвід з YOLO або аналогами.

4. Досвід оптимізації вартості та латентності LLM-запитів.

5. Розуміння Self-Service Analytics і взаємодія з бізнес-користувачами.

Що ми пропонуємо:

1. Різнопланові технічні задачі: NLP, CV, аналітика в межах одного продукту.

2. Сучасний стек без легасі, самостійність в архітектурних рішеннях.

3. Команду з глибокою data-експертизою.

Якщо маєш бажання розвиватися та працювати в команді професіоналів — ця вакансія саме для тебе. Приєднуйся до нас!

Друзі, наразі ми знаходимося у пошуку Data Science/Machine Learning

Ваш  майбутній функціонал:

• якісне та своєчасне вирішення бізнес-завдань за напрямом аналізу даних за допомогою методів машинного навчання для отримання максимального бізнес-ефекту;
• регулярна комунікація з іншими підрозділами банку для постановки завдань з бізнесом на базі предиктивної аналітики для зростання прибутку банку;
• завантаження та підготовка даних для реалізації Data Science моделей для вирішення відповідних бізнес завдань;
• реалізація, навчання та інтерпретація Data Science моделей для вирішення відповідних бізнес завдань;
• підтримка моделей, генерація ідей щодо їх подальшого поліпшення;
• дослідження нових моделей, методів та інструментів для Data Science.

Наш кандидат має:

• вищу фінансово-економічна, математична або інформаційно-технічна освіту;
• досвід роботи не менше 1-го року за напрямом Data Science/Machine Learning в банківській, фінансовій сфері або сфері інформаційних технологій;
• досвід програмування на Python не менше 1-го року;
• досвід роботи з SQL не менше 1-го року;
• навички підготовки різних типів даних для моделювання;
• навички підготовки звітів для моніторингу результатів роботи моделі;
• навички навчання моделей машинного навчання;
• знання базових метрик машинного навчання;
• навички інтерпретації моделей машинного навчання.

З нами Ви отримуєте:

• гідний рівень заробітної плати, що виплачується 2 рази на місяць;
• 28 календарних днів відпустки, оплачувані лікарняні;
• щорічний перегляд заробітної плати;
• можливість працювати віддалено;

• навчальні програми, семінари, тренінги, читацький клуб, курси англійської мови тощо.

   

Дякуємо за Ваш інтерес до нашої вакансії. У разі позитивного рішення ми з Вами зв'яжемось протягом 14-ти днів. Якщо протягом цього часу Ви не отримаєте відповідь на Ваше резюме, не засмучуйтесь - це означає, що зараз ми не можемо запропонувати відповідну вакансію, але зберегли Ваше резюме у нашій базі кадрового резерву. Якщо в майбутньому вакансія з'явиться, ми запропонуємо Вам розглянути її.

Це оголошення не є рекламою!

AI Center of Excellence при Міністерстві цифрової трансформації — це команда, яка будує системи національного масштабу, що реально змінюють взаємодію мільйонів громадян з державою. Ми працюємо на перетині передових AI-технологій та публічного управління, вирішуючи задачі, яких немає в жодному комерційному стартапі.

Наші цінності:
Ми віримо в інакШОмислення, що формує майбутнє та відкриває шлях до постійного розвитку. Клієнтоцентричність для нас — не просто підхід, а щоденна практика розуміння й перевершення очікувань людей, для яких ми працюємо. Ми діємо в культурі кооперації та відкритості, де чесність і доброчесність є незмінними орієнтирами. А наша наполегливість дозволяє долати складні виклики та досягати амбітних цілей разом.

Ваша основна місія:
Ви будуєте NLP-системи, які розуміють українську мову в усій її складності — юридичну термінологію, мікс-код, діалекти — і перетворюють мільйони державних документів та звернень громадян на структуровані, зрозумілі та корисні дані. Ваша робота безпосередньо впливає на якість і швидкість державних послуг для кожного українця. Це не черговий fine-tuning на бенчмарку — це інженерія, яка має реальний вимір у житті людей.

У фокусі роботи:
– розробка систем розуміння документів: NER, information extraction зі сканів та PDF, structured output з неструктурованих звернень;
– побудова класифікації та маршрутизації звернень громадян за інтентом, тематикою та терміновістю;
– розробка систем резюмування та переписування державних текстів зрозумілою мовою (plain language);
– створення семантичного пошуку та RAG по корпусах законодавства з урахуванням української морфології;
– fine-tuning та адаптація open-source LLM (Llama, Mistral, Qwen, Gemma) для українських задач із застосуванням LoRA/QLoRA;
– побудова evaluation-фреймворків та benchmark-наборів для задач, де публічних аналогів не існує;
– інтеграція NLP-сервісів у продукти Дії через FastAPI, асинхронні pipelines та забезпечення моніторингу якості в продакшені.

Від вас очікуємо:
– вища освіта бакалаврський або магістерський рівень (буде плюсом у галузі комп'ютерних наук, математики або суміжних дисциплін);
– 3+ роки досвіду в ML/NLP з реалізованими продакшн-проєктами;
– готовність працювати в офісі, в Києві (гібридний формат);
– впевнений Python: ООП, чистий код, async;
– практичний досвід із трансформерами та екосистемою Hugging Face (transformers, datasets, tokenizers, accelerate, peft);
– досвід fine-tuning LLM: full fine-tuning, LoRA, instruction tuning — не лише prompt engineering;
– досвід із RAG та векторними БД (Pinecone, pgvector, Weaviate, FAISS);
– розуміння evaluation NLP-моделей: коли BLEU/ROUGE працюють, а коли — ні, та як будувати task-specific метрики;
– досвід роботи з PyTorch та здатність читати й впроваджувати ідеї зі свіжих research papers.

Буде плюсом:
– досвід роботи з українською або іншими low-resource мовами на продакшн-рівні, знайомство з ресурсами lang-uk, UberText, UA-GEC;
– досвід із document AI (LayoutLM, Donut, OCR pipelines) та MLOps-інструментами (MLflow, W&B, CI/CD для моделей);
– участь у NLP-конференціях або опубліковані papers (ACL, EMNLP, EACL, UNLP).

Ми шукаємо талант, який:
– бачить різницю між "BLEU 35 на бенчмарку" і "система реально допомагає громадянину" — і будує саме друге;
– мислить як дослідник і діє як інженер: перетворює свіжі papers на надійні продакшн-рішення;
– розуміє low-resource контекст української мови та підходить до нього як до унікального виклику, а не обмеження;
– проактивно виявляє системні помилки, edge cases та biases ще до того, як вони потрапляють до користувача.

Ми пропонуємо:
– роботу над NLP-задачами національного масштабу з реальним впливом на мільйони українців;
– доступ до унікальних державних датасетів та співпрацю з провідними експертами в AI, лінгвістиці та публічному управлінні;
– офіс з генератором та безперебійним інтернетом;
– бронювання працівників за умови актуального військового обліку.

Готові до виклику?
Ми шукаємо не просто інженера — ми шукаємо людину, яка зробить українську мову повноцінним гравцем у світі штучного інтелекту та допоможе державі говорити з громадянами їхньою мовою. Якщо ви готові будувати те, чого ще не існує, — ваше місце тут.

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.

Шукаємо AI Engineer, який/яка буде створювати та масштабувати AI-сервіси для мільйонів користувачів освітньої екосистеми. Ви працюватимете над AI-моделями, алгоритмами та інтелектуальними пайпланами обробки даних.
 

Наша команда шукає людину, яка:

• Має досвід роботи у сфері АІ/ML від 3 років
• Має досвід створення агентних AI систем за допомогою langchain, langgraph, llama-index тощо
• Володіє Python на високому рівні; знання PySpark буде перевагою
• Має досвід розгортання AI-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 тому числі LLM
• Знає основи контейнеризації та оркестрації (Docker, Kubernetes)
• Має вищу освіту
   

Буде перевагою:

• Досвід роботи з графовими базами даних (Neo4j тощо)
• Досвід з системами LLM телеметрії, такими як Arize Phoenix
• Досвід створення Front-end застосунків для прототипування
• Досвід роботи з аналітикою
   

Чим ви будете займатися:

• Реалізовувати нові і удосконалювати існуючі АІ-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! 

В пошуках фахівця для підготовки датасетів, що використовуються для перевірки якості та тренування власних AI/ML моделей.
 

Основне завдання – анотація текстів з відсканованих, сфотографованих та просто друкованих документів, газет, довідок та інших форматів документів.
 

Ви отримуватимете набори сканів або фотографій документів і перетворюватимете їх у структурований текст із використанням Markdown, додатково позначаючи ключові ідентифікатори.
 

Окрім роботи з текстами передбачена обробка аудіо- та відеоматеріалів: створення транскриптів із таймкодами та діаризацією мовців, NER у транскриптах, нормалізація і верифікація якості; для відео - сегментація на сцени/епізоди, кадр-точні таймкоди, опис подій, позначення екранних написів, логотипів, облич та об'єктів.
 

Бажаним є досвід роботи з Label Studio або подібними інструментами, базові навички програмування, а також досвід участі у тренуванні чи тестуванні AI/ML моделей.

Вимоги:

Уважність до деталей.
Критична навичка, а не формальна вимога. Робота з датасетами не пробачає недбалості: некоректно розмічений фрагмент псує задачу, помилки в задачах накопичуються на рівні датасету, а модель, натренована на такому датасеті, відтворює ці помилки у власних відповідях.
 

Відповідальність за якість власної роботи.
Кандидат самостійно контролює якість виконаної роботи на всіх етапах: первинна розмітка, самоперевірка, фінальна верифікація перед передачею задачі. Виявлення та виправлення помилок є частиною робочого процесу, а не обов'язком рев'юера далі по пайплайну.
 

Здатність швидко навчатися та розвиватися.
Задачі змінюються часто разом із розвитком продукту, моделей і підходів до обробки даних. Очікуємо, що кандидат не лише виконуватиме конкретну інструкцію, а й поступово вивчить ширший контекст: для чого створюється датасет, як він впливає на якість AI/ML моделей, які помилки є критичними та чому певні правила розмітки важливі.
 

Аналітичне мислення та цікавість до AI/ML.
Буде перевагою, якщо ви не просто виконуєте задачу, а намагаєтесь зрозуміти логіку процесу: розбираєтесь у термінології, ставите правильні питання, можете помічати патерни в помилках, тестувати результати роботи моделей і пропонувати покращення до процесу розмітки чи валідації даних. Це в майбутньому приведе до росту в Lead позицію.

Робота віддалена, в рамках розробки власного продукту, що знаходиться на передовій сучасних технологій та орієнтований на державний сектор. 

Наша компанія є критично важливою для Збройних сил України; за потреби надаємо бронювання та офісну техніку.

Ми — Affiliate  холдинг, який активно впроваджує AI у щоденні процеси: від генерації контенту до автоматизації рутинних задач. Зараз шукаємо Junior AI Engineer, який хоче не просто “вчити AI”, а будувати реальні інструменти, які використовуються щодня.

🔧 Що ти будеш робити:

• Створювати AI-агентів та ботів (GPT / LLM-based)
• Будувати автоматизації (n8n / Make / Zapier)
• Інтегрувати різні сервіси через API
• Працювати з LLM: промпти, тестування, покращення результатів
• Робити внутрішні інструменти для оптимізації роботи команди

💡 Що для нас важливо:

• Базове знання Python (робота з API, JSON)
• Розуміння, як працюють API та інтеграції
• Досвід або інтерес до AI / LLM (GPT, Claude, etc.)
• Бажання розбиратись у нових інструментах і швидко вчитись
• Буде плюсом: досвід з n8n / Make / Zapier або ботами

🔥 Що ти отримаєш:

• Реальний досвід роботи з AI (не “для галочки”)
• Роботу з десятками автоматизацій і AI-рішень
• Можливість впливати на процеси і пропонувати свої ідеї
• Швидкий професійний ріст
• Гнучкий графік і повністю віддалену роботу

📈 Це ідеальна роль, якщо ти:

• хочеш зайти в AI не через теорію, а через практику
• любиш збирати “штуки”, які реально працюють
• хочеш швидко прокачатись у сучасному напрямку

Якщо відчуваєш, що це про тебе — відгукуйся!

Будуйте майбутнє штучного інтелекту разом із MODUS X

У MODUS X ми не просто впроваджуємо технології — ми допомагаємо бізнесу переосмислювати майбутнє. Наша команда з 800+ фахівців вже понад 20 років створює цифрові продукти, ІТ-рішення та сервіси, які трансформують один із найбільших бізнесів України — ДТЕК. Сьогодні ми активно розвиваємо напрям штучного інтелекту та формуємо AI Center of Excellence — команду, яка визначатиме підходи до використання AI в масштабах усієї компанії.

Успішне впровадження штучного інтелекту починається не з технологій, а з правильних підходів, правил і практик.

AI Center of Excellence шукає AI Methodology & Enablement Lead — експерта, який допоможе створити єдину систему стандартів для розробки, впровадження та масштабування AI-рішень у бізнесах компанії.

На цій ролі ви відповідатимете за формування методологій, playbooks, шаблонів та best practices, які стануть основою для ефективного й безпечного використання штучного інтелекту. 

Ви будете працювати на стику бізнесу, технологій та управління змінами, допомагаючи командам швидше впроваджувати AI та отримувати від нього реальну цінність.

Ваші ключові виклики:

• Розробка та розвиток єдиної методології управління AI-ініціативами від ідеї до масштабування
• Формування AI lifecycle та стандартів роботи з AI-рішеннями
• Створення та підтримка playbooks для різних типів AI-рішень (copilots, agents, automation, decision support)
• Розробка prompting guides, шаблонів, бібліотек промптів та типових сценаріїв використання AI
• Визначення критеріїв якості та підходів до оцінки AI-рішень
• Формування рекомендацій щодо безпечного та відповідального використання AI
• Методологічна підтримка AI CoE та бізнес-підрозділів компанії
• Моніторинг ринкових практик та адаптація кращих підходів до потреб бізнесу

Експертиза, яку ми шукаємо:

• Досвід роботи від 5 років у напрямках AI/ML, цифрової трансформації, процесного консалтингу або суміжних сферах
• Практичний досвід створення методологій, стандартів або фреймворків для цифрових чи AI-ініціатив
• Глибоке розуміння AI lifecycle, MLOps та LLMOps підходів
• Досвід роботи з LLM-рішеннями та prompt engineering
• Навички систематизації знань, створення документації та стандартизації процесів
• Розуміння принципів масштабування AI та управління змінами в організації
• Відмінні комунікаційні навички та досвід взаємодії з різними групами стейкхолдерів
• Стратегічне мислення, системний підхід та орієнтація на якісний результат

Що чекає на вас у MODUS X:

• 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).

Якщо вас драйвлять інновації, складні виклики та можливість впливати на розвиток AI в масштабах великого бізнесу — будемо раді бачити вас у команді MODUS X.

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.
 

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

Привіт!

Ми Kadroland — найбільша платформа для кадровиків України. Щодня ми допомагаємо кадровикам і спеціалістам з військового обліку швидко орієнтуватися в законодавчих змінах, знаходити відповіді та приймати правильні рішення.

Зараз ми розвиваємо AI-напрям і шукаємо AI Engineer, який / яка допоможе створювати інтелектуальні рішення на базі LLM: RAG-системи, AI-асистентів, tool-based agents та автоматизацію роботи з великими базами знань.

Це роль для людини, яка хоче не просто інтегрувати API, а впливати на архітектуру, якість відповідей, швидкість, вартість і розвиток AI-продукту.

 Що потрібно буде робити:

• Розвивати tool-based multi-agent orchestration
• Будувати та оптимізувати RAG-системи (vector / hybrid search, reranking)
• Інтегрувати LLM-провайдерів: OpenAI / Claude / Gemini
• Розробляти ingestion pipelines для оновлення баз знань
• Контролювати latency, cost, structured output

• Працювати з Kubernetes (prod / stage)

   

Що для нас важливо:

• 3+ роки досвіду з Python
• Практичний досвід роботи з LLM API
• Розуміння:
  • RAG
  • embeddings
  • vector databases
• Досвід з LangChain / LangGraph або аналогами
• Досвід побудови production API (FastAPI, async)

Буде плюсом:

• Досвід оптимізації inference (latency / cost)
• Досвід роботи з hybrid search та reranking
• Досвід роботи з real-time або high-load системами

Яку людину шукаємо:

Ми шукаємо активного, відповідального фахівця, який залучений до результату та не просто виконує задачі, а впливає на рішення та розвиток продукту.

Що ми пропонуємо:

• Графік роботи: пн–пт, 9:00–18:00 або 10:00–19:00
• Затишний офіс біля метро Дорогожичі, з гарними квітами, кавомашиною, безліччю смачних чаїв, гарною терасою, генератором та Starlink. Або працюй гібридно чи віддалено — як тобі зручно!
• Підтримка та розвиток: ми готові вкладатися в розвиток наших колег, оплачуючи курси для підвищення кваліфікації.
• Конкурентна зарплата: готові обговорити твої очікування і запропонувати гідну винагороду за твій досвід і навички.
• Дружній колектив: класна, експертна команда, яка завжди підтримує і допомагає один одному! Ми розуміємо, що всі так говорять, але ми готові це довести!
• Щомісячні донати на ЗСУ: наша компанія вже задонатила понад 7 000 000 грн і продовжує це робити! Крім того, ми підтримуємо рідних наших колег, яких мобілізували та вони потребують допомоги. 

Якщо ти хочеш працювати з сучасним AI-стеком і впливати на архітектуру продукту — будемо раді познайомитися 🤝

Опис:

Ми — AI-компанія, яка стрімко зростає. Ми виграли грант Європейського Союзу €500K на 24 місяці на R&D-надбудову до продукту — і шукаємо ML-лідера, який її збудує.

MedicallAI — це AI-платформа, що бере на себе всю комунікацію клініки з пацієнтами: дзвінки, повідомлення, прогнозування неявок і виявлення критичних станів. 

Що вже є:

• Працюючий комерційний продукт — AI-комунікаційна платформа для кол-центру клінік, із підтвердженим кейсом у Польщі (Doctorpro.pl).
• Реальні дані: записи дзвінків від партнерської клініки + DPA на R&D.
• Грант €500K на 24 місяці.
• Ринок: ЄС (Німеччина, Австрія, Польща, Румунія) + Україна.

Що належить зробити:

• SER (Speech Emotion Recognition): fine-tuning WavLM / HuBERT, 5 класів емоцій, ціль F1 ≥ 0.75, Recall для fear/anxiety ≥ 0.88.
• Emergency Classifier: мультимодальний (аудіо + текст, Cross-Modal Fusion), 12 критичних станів, Recall ≥ 0.92, time-to-detection ≤ 8 сек.
• PCIE (прогноз неявок): цільове зниження no-show на 10–15%.
• Edge-deployment під GDPR: стиснення моделей для on-premise розгортання у клініках ЄС.
• Data pipeline: збір через SIP, анонімізація (PII masking, k-anonymity, differential privacy), GDPR-compliant сховище.

Горизонт — 24 місяці гранту: довести три ML-модулі від TRL 4 до TRL 7, вивести продукт на 20–30 клінік і підготувати компанію до Seed-раунду €2–3M.

Must-have:

• 5+ років ML / AI engineering.
• Глибоке знання Speech / NLP / emotion recognition.
• Hands-on: пишеш код, а не тільки керуєш.
• Досвід production deployment ML-моделей.
• Досвід роботи в ML-команді 2–3 людини та готовність очолити збір своєї команди.
• Англійська Upper-Intermediate (B2)+.

Буде плюсом:

• Науковий ступінь (PhD / кандидат) у ML / Speech / NLP.
• Досвід у healthcare / medical AI.
• Робота з чутливими даними та приватністю (GDPR / HIPAA-подібні вимоги).
• Публікації чи конференції (NeurIPS, ICML, Interspeech).
• Досвід збору команди з нуля.
• Edge-deployment: NVIDIA Jetson, ONNX, TensorRT.

Що пропонуємо:

• Ти — перший ML-найм: формуєш стек і команду під 24-місячний грантовий проект із виходом на Seed.
• Прямий вплив на продукт і архітектуру, автономія в межах цілей.
• Команда A-гравців поруч; рік у нас = 5 років у корпорації за швидкістю росту.
• Винагорода обговорюється індивідуально: фікс + бонус від milestones гранту.

Поля форми Djinni:

• Зарплата: обговорюється індивідуально (фікс + бонус від milestones гранту)
• English: Upper-Intermediate / B2+
• Досвід: 5+ років
• Категорія / домен: Machine Learning / AI · Healthcare / MedTech
• Формат: Україна / remote / гібрид

Про продукт

RaccoonDoc - це український AI-продукт для автоматизації обробки та розпізнавання документів.

Ми працюємо не з ідеальними PDF і не з навчальними датасетами, а з реальними документами бізнесу - актами, накладними, рахунками, договорами, сканами, фото, таблицями, нестандартними шаблонами, поганою якістю зображень і всім тим “документним хаосом”, який щодня проходить через бухгалтерію, фінанси, логістику та операційні підрозділи компаній.

Наші клієнти - компанії, де документи вимірюються не десятками, а тисячами й десятками тисяч на місяць.

Ми шукаємо Middle ML Engineer у продуктову команду RaccoonDoc - інженера, який уже має практичний досвід з ML/NLP/CV/LLM-задачами, вміє самостійно рухати задачі від ідеї до робочого рішення і не потребує постійного менторства.

Нам потрібна людина, яка не просто тренувала модель, а розуміє, що відбувається після цього - якість, швидкість, продакшн, інтеграція, стабільність, моніторинг, компроміси між точністю, вартістю та latency.

Що ти будеш робити

Працювати над ML/AI-ядром RaccoonDoc для розпізнавання, класифікації, розділення, аналізу та валідації документів.

Основні задачі:

• розробляти та покращувати ML-моделі для обробки документів;
• працювати з задачами Computer Vision, OCR, NLP, NER, LLM/VLM;
• будувати пайплайни обробки документів - від вхідного файлу до структурованих даних;
• покращувати якість витягування полів із документів;
• працювати з класифікацією документів, визначенням типів документів, розділенням багатосторінкових файлів;
• аналізувати помилки моделей і пропонувати конкретні способи покращення;
• експериментувати з open-source моделями, OCR, LLM/VLM та оцінювати їхню придатність для продакшн-використання;
• оптимізувати моделі та пайплайни за швидкістю, вартістю та якістю;
• розгортати ML-рішення в хмарній інфраструктурі;

• інтегрувати ML-компоненти з backend-частиною продукту.

   

Важливо, ми очікуємо, що ти зможеш взяти задачу, самостійно розібратись у контексті, запропонувати підхід, зробити експеримент, оцінити результат і довести рішення до робочого стану.

Технології, з якими ми працюємо

ML / AI

• Python;
• PyTorch / TensorFlow;
• HuggingFace Transformers;
• OCR / Document AI;
• Object Detection, зокрема YOLO-подібні підходи;
• NLP / NER;
• LLM / VLM;
• spaCy;
• scikit-learn;
• open-source моделі для роботи з текстом, зображеннями та документами.

Backend / API

• FastAPI;
• Flask;
• REST API;
• Docker;

• інтеграція ML-сервісів із backend-системами.

   

Хмара та інфраструктура

Ми працюємо з Azure, тому досвід із цією екосистемою буде дуже корисним:

• Azure ML;
• Azure Functions;
• Azure Web Apps;
• Azure DevOps;
• Azure Service Bus;
• Azure Blob Storage;
• Application Insights;
• container-based deployment.

Також буде плюсом досвід з AWS.

Не потрібно знати все з цього списку. Але важливо мати реальний досвід із продакшн-підходом до ML, а не тільки навчальні експерименти.

Що ми очікуємо від Middle-рівня

Для цієї ролі нам важливо, щоб ти міг:

• самостійно розібратись у новій задачі;
• сформулювати гіпотези та запропонувати кілька варіантів рішення;
• оцінити trade-off між якістю, швидкістю, складністю та вартістю;
• не чекати детального технічного завдання на кожен крок;
• вести задачу від аналізу проблеми до робочого результату;
• чесно показувати, що працює, а що ні;
• пропонувати покращення продукту на основі технічних спостережень;
• працювати в команді з розробниками, аналітиками та менеджером по продукту.

Що ми пропонуємо

Продукт, а не одноразовий проєкт.
Ти працюватимеш над ядром RaccoonDoc, яке постійно розвивається і використовується реальними клієнтами.

Реальні дані та реальні задачі.
Тут не буде стерильних датасетів. Будуть документи, які щодня створюють проблеми бізнесу, і саме їх треба навчити систему обробляти краще, швидше й стабільніше.

Вплив на продукт.
ML у RaccoonDoc - це не декоративний модуль збоку. Це основа продукту. Твої рішення напряму впливатимуть на якість, швидкість і конкурентність платформи.

Сильний практичний контекст.
Ми працюємо з клієнтами, які мають реальні обсяги документів, реальні інтеграції, реальні вимоги до якості й відповідальності.

Гнучкий формат роботи.
Віддалено з будь-якого міста України. Ми розуміємо реалії війни, тривог, блекаутів і нестабільної інфраструктури.

Процес найму

1. Короткий кол (до 30 хв) - знайомство, контекст продукту, твої очікування.
2. Технічний етап (60–90 хв) - обговорення твоїх продакшн-кейсів, архітектурних рішень, експериментів.
3. Співбесіда з фаундером (30–45 хв) - про бачення продукту, роль ML у RaccoonDoc, розвиток.
4. Оффер.

Кому ця роль точно підійде

Тому, хто хоче працювати не над ще одним pet-проєктом з AI, а над продуктом, де ML щодня вирішує конкретні бізнесові задачі.

Тому, кому цікаво будувати системи для реальних документів, реальних клієнтів і реального продакшену.

Тому, хто хоче не просто запускати моделі, а впливати на те, як AI-продукт для обробки документів буде виглядати через рік.

Якщо тобі цікаво працювати з документами, OCR, LLM/VLM, Computer Vision, NLP і продакшн-ML у реальному українському AI-продукті, будемо раді познайомитись.

У відділ дослідження даних шукаємо СТАЖИСТА з освітою у напрямку IT-технологій. Якщо ти зацікавлений у набутті професійного досвіду та прагнеш розвитку – приєднуйся до нас. Готові додатково навчати.

КЛЮЧОВІ ЗАДАЧІ:

• Генерація і первинне пропрацювання ідей для інтеграції AI та ML-моделей;
• Розробка MVP та PoC рішень для замовника.

ТИ НАШ КАНДИДАТ, ЯКЩО ТИ МАЄШ:

• Повну або неповну вищу освіту в ІТ-напрямку;
• Володіння пакетами numpy, pandas, scikit-learn, matplotlib, seaborn та іншими пакетами для роботи з даними;
• Досвід роботи з запитами до великих мовних моделей (Large Language Models) для задач з пошуку і класифікації;
• Розуміння основних принципів, технік, викликів у машинному навчанні: 
• аналіз і дослідження даних (Exploratory data analysis) 
• робота над створенням нових змінних (feature engineering) 
• навчання моделей «з учителем» і «без учителя» (supervised and unsupervised learning) 
• вибір моделей (model selection) 
• підбір параметрів і гіпер-параметрів моделі (Hyper-parameters tuning) 
• оцінювання якості моделей (Model assessment) 
• перенавчання моделі (Overfitting)

• Рівень знання англійської мови – В1.

   

МИ ГАРАНТУЄМО:

• Офіційне працевлаштування та захищеність згідно Законодавства України;
• Віддалений формат роботи;
• Роботу з глобальними технологічними вендорами (SAP, Microsoft, Micro Focus, Schneider Electric, Siemens, Cisco);
• Корпоративне навчання від L&D центру;
• Корпоративну бібліотеку та онлайн курси від світових університетів;

• Унікальний досвід у проєктах цифрової трансформації гірничо-металургійних комплексів, які входять в групу компаній Метінвест.

   

Якщо тебе цікавить кар’єрний розвиток у нашій компанії, ми з радістю розглянемо твоє резюме. Чекаємо саме на тебе!

Шукаємо талановитого та технічно підкованого спеціаліста для розробки, оптимізації та автоматизації процесів генерації контенту з використанням передових AI-інструментів.

Якщо ви вмієте створювати складні workflow у ComfyUI, знаєте, як витиснути максимум із дифузійних моделей, та можете автоматизувати весь процес від генерації до автоматичного постингу за допомогою коду або low-code платформ — ми чекаємо на вас!

🎯 Основні обов'язки:

• Створення та кастомізація Workflow: Розробка унікальних пайплайнів у ComfyUI для стабільної та якісної генерації фото й відео контенту (NSFW тематика теж). Резюме кандидатів без досвіду Створення і кастомізації - не розглядаються.

   

• Інфраструктура та деплой: Налаштування серверлесс та підтримка генерації на хмарних серверах ( Serverless / виділені сервери з GPU рівня RTX).
• Автоматизація процесів (End-to-End): Створення скриптів та сценаріїв для автоматичного створення контенту та його подальшого постінгу на цільові платформи.
• Робота з API: Інтеграція генеративних моделей із зовнішніми сервісами через REST API.

🛠 Наш технологічний стек та вимоги:

• Глибокі знання AI/ML для медіа: Досвід роботи з NSFW дифузійними моделями (Text-to-Image, Image-to-Image,  Image-to-Video).
• Експертиза в ComfyUI: Вміння будувати гнучкі та оптимізовані кастомні workflow.
• Навички автоматизації: Впевнене володіння Python/JS (написання скриптів для автоматизації, робота з API, Claude Code).
•  Досвід роботи з low-code інструментами автоматизації, такими як n8n (робота з HTTP-запитами, REST API).
• Досвід із Cloud/Cloudless GPU: Робота з хмарним рендерингом (RunPod або аналоги), розуміння архітектури serverless для забезпечення доступності 24/7.
• Портфоліо/Приклади/Serverless: Розуміння специфіки та стандартів якості контенту у сегменті (приклади генерації, схожі на інструменти типу).

🛠 Плюсом будь:

• Використання сторонніх сервісів для генерації фото/відео контенту

💼 Що ми пропонуємо:

• Дистанційний формат роботи з гнучким графіком.
• Доступ до топового заліза для генерацій (оренда потужних GPU RTX 5090/серверів).
• Цікаві, амбітні завдання на стику AI-технологій та автоматизації та Serverless.
• Конкурентну заробітну плату (обговорюється за результатами співбесіди).

Привіт!

Ми Kadroland — найбільша платформа для кадровиків України. Щодня ми допомагаємо кадровикам і спеціалістам з військового обліку швидко орієнтуватися в законодавчих змінах, знаходити відповіді та приймати правильні рішення.

Зараз ми розвиваємо AI-напрям і шукаємо AI Engineer, який / яка допоможе створювати інтелектуальні рішення на базі LLM: RAG-системи, AI-асистентів, tool-based agents та автоматизацію роботи з великими базами знань.

Це роль для людини, яка хоче не просто інтегрувати API, а впливати на архітектуру, якість відповідей, швидкість, вартість і розвиток AI-продукту.

 Що потрібно буде робити:

• Розвивати tool-based multi-agent orchestration
• Будувати та оптимізувати RAG-системи (vector / hybrid search, reranking)
• Інтегрувати LLM-провайдерів: OpenAI / Claude / Gemini
• Розробляти ingestion pipelines для оновлення баз знань
• Контролювати latency, cost, structured output

• Працювати з Kubernetes (prod / stage)

   

Що для нас важливо:

• 3+ роки досвіду з Python
• Практичний досвід роботи з LLM API
• Розуміння:
  • RAG
  • embeddings
  • vector databases
• Досвід з LangChain / LangGraph або аналогами
• Досвід побудови production API (FastAPI, async)

Буде плюсом:

• Досвід оптимізації inference (latency / cost)
• Досвід роботи з hybrid search та reranking
• Досвід роботи з real-time або high-load системами

Яку людину шукаємо:

Ми шукаємо активного, відповідального фахівця, який залучений до результату та не просто виконує задачі, а впливає на рішення та розвиток продукту.

Що ми пропонуємо:

• Графік роботи: пн–пт, 9:00–18:00 або 10:00–19:00
• Затишний офіс біля метро Дорогожичі, з гарними квітами, кавомашиною, безліччю смачних чаїв, гарною терасою, генератором та Starlink. Або працюй гібридно чи віддалено — як тобі зручно!
• Підтримка та розвиток: ми готові вкладатися в розвиток наших колег, оплачуючи курси для підвищення кваліфікації.
• Конкурентна зарплата: готові обговорити твої очікування і запропонувати гідну винагороду за твій досвід і навички.
• Дружній колектив: класна, експертна команда, яка завжди підтримує і допомагає один одному! Ми розуміємо, що всі так говорять, але ми готові це довести!
• Щомісячні донати на ЗСУ: наша компанія вже задонатила понад 7 000 000 грн і продовжує це робити! Крім того, ми підтримуємо рідних наших колег, яких мобілізували та вони потребують допомоги. 

Якщо ти хочеш працювати з сучасним AI-стеком і впливати на архітектуру продукту — будемо раді познайомитися 🤝

Шукаємо Senior CV/ML у напрямок autonomous navigation для FPV/UAV систем. Команда працює над задачами visual navigation та map-matching у GNSS-denied середовищах: VIO, SLAM, Visual Place Recognition, tracking та perception для автономних систем. Це роль для інженера, якому цікаві складні navigation/perception задачі, real-world robotics та побудова autonomy stack для UAV.
Майбутні задачі:

• Розробка та покращення алгоритмів visual map-matching для FPV систем у GNSS-denied середовищах.
• Дослідження сучасних підходів, наукових публікацій та нестандартних рішень для задач visual navigation.
• Перевірка та оцінка гіпотез, експериментальна валідація алгоритмів і підходів.
• Взаємодія з суміжними командами у межах задач збору даних, тестування та інтеграції рішень.

Необхідні навички та досвід:

• 5+ років практичного досвіду у Computer Vision / ML задачах, пов’язаних із visual navigation (SLAM, VIO тощо), Visual Place Recognition (VPR) та tracking.
• Сильна математична база: лінійна алгебра, статистика, розуміння принципів роботи CV/ML алгоритмів.
• Досвід розробки CV/DL рішень повного циклу — від підготовки датасетів і навчання моделей до deployment.
• Розуміння сучасних підходів та актуальних тенденцій у CV/ML/DL.

• Готовність постійно навчатися, досліджувати нові підходи та вдосконалювати рішення.

   

  Що пропонує компанія:

• Оформлення через Дія.City
• 24 календарні дні відпустки + вихідний у День народження
• Гнучкий графік роботи
• Можливість remote-роботи до 10 днів на рік
• Комфортний офіс у Києві (правий берег)
• Медичне страхування після випробувального терміну
• Компенсація консультацій із психологом
• Компенсація навчання та професійних курсів
• Доступ до корпоративної бібліотеки
• Конкурентна компенсація

• Підтримка у бронюванні військовозобов’язаних

   

Ми розробляємо AI-рішення для платформи закупівель і працюємо з різними напрямками штучного інтелекту — від чат-ботів до аналізу текстів і великих мовних моделей. Тут ти отримаєш досвід у багатьох сучасних технологіях і створюватимеш продукт, який реально допомагає українцям. Ми дамо цікаві задачі і підтримаємо твій розвиток.

Технічні вимоги

• Вміння програмувати на Python.
• Розуміння того, як працюють веб-додатки та комп'ютерні мережі.
• Розуміння принципів збереження даних та роботи з ними.
• Базове розуміння класичного машинного навчання.
• Розуміння прикладної математики, яка використовується для побудови ML алгоритмів.

• Розуміння принципів і досвід написання промптів для великих мовних моделей.

   

Важливо

• Живий інтерес до технологій та роботи штучного інтелекту, бажання і вміння самостійно навчатись.
• Наявність пет-проєктів або самостійних спроб створення програм.
• Вміння поєднувати теоретичні знання з їх застосуванням у створенні програм.
• Ми дуже цінуємо допитливість і розуміння не тільки "як працює", а й "коли і навіщо використовувати".

Буде плюсом

• Глибше розуміння математичних основ машинного навчання та вміння їх програмувати:
  • вектори та методи їх порівняння
  • різниця між напрямком вектора і довжиною вектора
  • алгоритми k найближчих сусідів (KNN) та лінійна регресія
  • матричне множення.
• Досвід роботи з вибірками даних.
• Досвід використання AI помічників (Clode Code, Cursor, Copilot і т. п.).
• Знання метрик подібності (cosine similarity vs euclidean distance) та розуміння, для яких випадків вони підходять.

Етапи відбору:

• відбір по резюме;
• спілкування з рекрутером;
• технічна співбесіда.