Jobs Dnipro

Help us push AI further — and faster

LoopMe’s Data Science team builds production AI that powers real-time decisions for campaigns seen by hundreds of millions of people every day. We process billions of data points daily — and we don’t just re-apply old tricks. We design and deploy genuinely novel machine learning systems, from idea to prototype to production.

You’ll join a high-trust team that has a 5-star Glassdoor rating led by Leonard Newnham, where your work moves fast, ships to production, and makes measurable impact.

What you’ll do:

• Design, build, and run large-scale ML pipelines that process terabytes of data
• Apply a mix of supervised learning, custom algorithms, and statistical modelling to real-world problems
• Ship production-grade Python code that’s clear, documented, and tested
• Work in small, agile squads (3–4 people) with DS, ML, and engineering peers
• Partner with product and engineering to take models from idea → production → impact
• Work with Google Cloud, Docker, Kafka, Spark, Airflow, ElasticSearch, ClickHouse and more

What you bring:

• Bachelor’s degree in Computer Science, Maths, Engineering, Physics or similar (MSc/PhD a plus)
• 4+ years’ commercial Python experience
• Track record building ML pipelines that handle large-scale data
• Excellent communication skills — comfortable working across time zones
• A curious, scientific mindset — you ask “why?” and prove the answer

Bonus if you have:

• Experience with adtech or real-time bidding
• Agile / Scrum experience
• Knowledge of high-availability infrastructure (ElasticSearch, Kafka, ClickHouse)
• Airflow expertise

About the Data Science Team:

We’re 17 ML engineers, data scientists, and data engineers, distributed across London, Poland, and Ukraine — acting as one team, not a satellite office.

What sets us apart:

• Led by an experienced Chief Data Scientist who codes, leads, and listens
• Inclusive, supportive culture where ideas are heard and people stay
• Strong values: open communication, continual innovation, fair treatment, and high standards
• Track record of publishing award-winning research in automated bidding

Don’t just take our word for it — check our Glassdoor reviews (search “Data Scientist”) for a real view of the culture.

About LoopMe:

LoopMe was founded to close the loop on brand advertising. Our platform combines AI, mobile data, and attribution to deliver measurable brand outcomes — from purchase intent to foot traffic. Founded in 2012, we now have offices in New York, London, Chicago, LA, Dnipro, Singapore, Beijing, Dubai and more.

What we offer:

• Competitive salary + bonus
• Billions of real-world data points to work with daily
• Flexible remote/hybrid options
• Learning budget and career growth support
• Friendly, transparent culture with strong leadership

Hiring process:

1. Intro with Talent Partner
2. 30-min technical interview with Chief Data Scientist
3. Panel with 2 team members (technical, culture & collaboration)
4. Offer – usually within 48 hours of final round

Are you ready to design and deploy AI systems that run at truly massive scale?

Position overview

We are seeking a highly skilled AI & ML Engineer to join our innovative team. In this role, you will lead the development, optimization, and deployment of advanced machine learning and artificial intelligence models. You will drive state-of-the-art research, build scalable pipelines, and collaborate with cross-functional teams to translate business needs into effective ML solutions.

This position offers the opportunity to work on cutting-edge technologies in a dynamic, fast-paced environment, contributing to impactful projects that power next-generation AI applications.

Responsibilities

• Design, implement, and optimize machine learning and AI models, including classification, regression, clustering, and agent tuning.
• Experiment with the latest methods, frameworks, and architectures to enhance model performance and efficiency.
• Develop robust, scalable ML pipelines for training, validation, and inference.
• Deploy ML models into production environments (cloud or on-prem), ensuring high reliability, low latency, and scalability.
• Apply MLOps best practices including CI/CD, monitoring, automated retraining, and model registry management.
• Partner with data engineering teams to source, clean, and transform large datasets for model training and inference.
• Ensure high data quality, perform feature engineering, and support real-time data integration processes.
• Work closely with data scientists, software engineers, and product managers to align ML solutions with business goals.
• Clearly communicate complex technical results to both technical and non-technical stakeholders.
• Provide technical guidance and mentorship to junior ML engineers and data scientists.
• Contribute to establishing team best practices, code reviews, and architectural decisions.

Requirements

• 5+ years of professional experience in machine learning, AI engineering, or related fields.
• Master’s degree in Computer Science, Machine Learning, Physics, or related field; PhD preferred.
• Proficient in Python and ML frameworks such as TensorFlow, PyTorch, and Scikit-learn.
• Strong understanding of algorithms, statistics, probability, and linear algebra.
• Hands-on experience with data pipelines and ETL tools (e.g., Spark, AWS Lambda, AWS Glue).
• Practical experience with cloud platforms, preferably AWS.
• Solid software engineering fundamentals including version control (Git), testing, and design patterns.
• Demonstrated success in deploying ML models into production at scale.
• Familiarity with MLOps tools such as MLflow, Kubeflow, SageMaker, or Vertex AI.
• Excellent analytical, problem-solving, and communication skills.
• Ability to work autonomously and collaboratively within a fast-paced, cross-functional team environment.

Nice to have

• Experience with agentic frameworks like LangChain or LangGraph

Position overview

DataArt is a global software engineering firm and a trusted technology partner for market leaders and visionaries. Our world-class team designs and engineers data-driven, cloud-native solutions to deliver immediate and enduring business value.

We promote a culture of radical respect, prioritizing your personal well-being as much as your expertise. We stand firmly against prejudice and inequality, valuing each of our employees equally.

We respect the autonomy of others before all else, offering remote, onsite, and hybrid work options. Our Learning and development centers, R&D labs, and mentorship programs encourage professional growth.

Our long-term approach to collaboration with clients and colleagues alike focuses on building partnerships that extend beyond one-off projects. We provide the ability to switch between projects and technology stacks, creating opportunities for exploration through our learning and networking systems to advance your career.

We are looking for a Senior Machine Learning Engineer to design, develop, and deploy advanced ML models focused on betting position forecasting, real-time analytics, and anomaly detection. The ideal candidate will have strong expertise in time series forecasting, predictive modeling, and scalable production deployment. You will work closely with cross-functional teams to integrate machine learning solutions that drive data-driven decision-making in a fast-paced betting environment, ensuring high model accuracy and reliability.

Responsibilities

• Design and develop machine learning models for betting position forecasting and recommendation systems
• Build and deploy predictive analytics solutions delivering real-time betting insights
• Implement anomaly detection systems to identify unusual betting patterns and potential risks
• Develop pattern recognition algorithms for market trend analysis and user behavior prediction
• Ensure scalable, reliable deployment of ML models within production betting environments
• Monitor, evaluate, and optimize model performance and accuracy continuously
• Collaborate closely with development teams to integrate ML solutions into betting platforms

Requirements

• Strong proficiency in Python and core ML libraries (e.g., scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
• Proven experience in time series forecasting, predictive modeling, and anomaly detection
• Solid grasp of statistical analysis and probability theory relevant to betting/gaming contexts
• Hands-on experience deploying ML models in real-time production environments
• Expertise in data preprocessing, feature engineering, and model validation techniques
• Familiarity with ML Ops best practices including model monitoring and versioning

Nice to have

• Experience with Azure ML or similar cloud ML platforms
• Knowledge of databases, data pipelines, and data engineering fundamentals
• Understanding of A/B testing and experimentation frameworks
• Experience with containerization tools like Docker and CI/CD pipelines

Position overview

We are seeking an AI Engineer with a strong software engineering background, proficient in Python and modern cloud-native technologies. The ideal candidate has hands-on experience with Snowflake, BigQuery, or AWS data platforms and solid expertise in data engineering, including ETL, Spark, Spark Streaming, Jupyter Notebooks, data quality, and medallion architecture and design.

Experience with machine learning best practices such as model training, evaluation, and weighting is essential.

Responsibilities

• Design, develop, and deploy scalable AI and machine learning models.
• Build and maintain data pipelines and ETL processes using Spark, Spark Streaming, and related tools.
• Ensure high data quality and implement medallion architecture design principles.
• Collaborate with data scientists, engineers, and product teams to translate requirements into technical solutions.
• Implement best practices for model training, evaluation, and performance tuning.
• Develop, integrate, and maintain AI agents and conversational AI solutions where applicable.

Requirements

• Strong software engineering skills (Python, cloud-native stacks)
• Hands-on experience with Snowflake, BigQuery, or AWS data platforms
• Solid data engineering experience (ETL, Spark, Spark Streaming, Jupyter Notebooks, data quality, medallion architecture)
• Knowledge of machine learning best practices (model training, evaluation, weighting)

Nice to have

• Experience building AI agents (Langchain, Langgraph, OpenAI Agents, PydanticAI)
• Experience building conversational AI agents (AI chats, Evaluation-Driven Development)

Responsibilities:

• Design data science, statistical, machine learning and deep learning systems that influence millions of players
• Implement and optimize appropriate ML algorithms and tools for time series and tabular data
• Transform data science prototypes into full-scale products, while deploying and monitoring ML models
• Run live tests and experiments
• Train and retrain systems when necessary
• Create or extend existing ML libraries and frameworks

• Collaborate with other scientists, engineers, architects and analysts spread across several countries

   

Requirements:

Must Haves:
• Bachelor's or Master’s degree in Computer Science, Engineering, or a related discipline.
• 3-5 years as a Backend Engineer, or a similar role, with a consistent record of successfully delivering ML solutions
• Solid software engineering skills, including experience with Git, Docker, and CI/CD pipelines.
• Hands-on experience in designing and deploying systems in Kubernetes environment.
• Experience with big data tools i.e. Spark, and working with structured and unstructured data.
• Experience with real-time and streaming applications.
• Ability to work with cross-functional teams, articulate ML concepts to non-technical stakeholders, and lead projects from concept to execution.
Nice to Have:
• Experience as a ML/GEN-AI Engineer, or a similar role.
• High proficiency in Python, with extensive experience with Python software development, Python-based ML libraries, and API development (FastAPI).
• Deep understanding of Python programming principles, including object-oriented programming, asynchronous processing, and memory management.
• Hands-on experience deploying ML models using tools like BentoML.
• Experience with real-time ML applications and streaming data (Kafka, Flink, etc.).
• Experience in Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), and AI Agents using frameworks like LangChain and LlamaIndex.

Benefits:

• Annual company bonus
• Competitive salary & flexible working hours
• Daily breakfast, lunch, and office refreshments
• Private health insurance, dental coverage, and psychological counseling
• 20 paid vacation days and 5 sick days per year
• 6 long weekends and 1 day off for your birthday
• Gifts for special occasions (birthday, Easter, Christmas, Women’s and Men’s Day, weddings, childbirth, etc.)
• Technical library with the option to order books
• Access to our educational platform with courses, training programs, and certifications
• Career development through coaching and reviews
• Internal mobility & referral program
• Corporate celebrations, team-building events, and fun activities
• Personal care in the office (nails, eyebrows, and barber services)
• Modern offices (Kyiv, Vinnytsia, Dnipro) with organized shuttle buses to and from the office

👋 Hey! We are Kultprosvet — a team of passionate web and mobile developers who build meaningful products with care.
We’re expanding and looking for an experienced Senior AI/ML Engineer to join our team and take ownership of the AI/ML direction in one of our key products.

📸 About the Project:

Our platform empowers photographers by combining beautiful online galleries, smart automation, and eCommerce tools.
Through the power of AI and machine learning, we automate image recognition, improve visuals, and unlock new business potential for creatives around the world.

You’ll be working on the core AI layer of a high-impact real-world product used by professional photographers and their clients.

✅ Requirements:

• Strong understanding of data structures, ML algorithms, and data science techniques.
• Solid hands-on experience with Python and tools like NumPy, Pandas, SciPy.
• Experience developing models in PyTorch for computer vision tasks.
• Proven ability to build production-ready ML APIs.
• Proficiency with source code management (e.g., Git).
• Confident spoken English — able to communicate technical decisions clearly.

➕ Nice to Have:

• Experience with modern AI techniques such as transformers and contrastive pretraining.

You will:

• Design and implement AI/ML algorithms for computer vision tasks (e.g., object recognition, classification, enhancement).
• Build and maintain data and model management infrastructure.
• Organize and run ML model training, tuning, and evaluation.
• Develop and deploy APIs for integrating ML models into the main application.
• Apply best practices in code quality, reproducibility, and performance.

🎁 What We Offer:

🏡 Flexible work setup — remote or from our office in Dnipro.
💰 Senior-level compensation, paid vacations, and sick leave.
🩺 Medical insurance and full accounting support.
📚 Budget for courses, conferences, and professional development.
🧠 Coverage for psychotherapy sessions — your well-being matters.

If you’re ready to take full ownership of AI/ML in a fast-moving, high-impact product — let’s talk! 🚀

We are seeking an AI Engineer with a strong software engineering background, proficient in Python and modern cloud-native technologies. The ideal candidate has hands-on experience with Snowflake, BigQuery, or AWS data platforms and solid expertise in data engineering, including ETL, Spark, Spark Streaming, Jupyter Notebooks, data quality, and medallion architecture and design.

Experience with machine learning best practices such as model training, evaluation, and weighting is essential.

Responsibilities

• Design, develop, and deploy scalable AI and machine learning models.
• Build and maintain data pipelines and ETL processes using Spark, Spark Streaming, and related tools.
• Ensure high data quality and implement medallion architecture design principles.
• Collaborate with data scientists, engineers, and product teams to translate requirements into technical solutions.
• Implement best practices for model training, evaluation, and performance tuning.
• Develop, integrate, and maintain AI agents and conversational AI solutions where applicable.

Requirements

• Strong software engineering skills (Python, cloud-native stacks)
• Hands-on experience with Snowflake, BigQuery, or AWS data platforms
• Solid data engineering experience (ETL, Spark, Spark Streaming, Jupyter Notebooks, data quality, medallion architecture)
• Knowledge of machine learning best practices (model training, evaluation, weighting)

Nice to have

• Experience building AI agents (Langchain, Langgraph, OpenAI Agents, PydanticAI)
• Experience building conversational AI agents (AI chats, Evaluation-Driven Development)

Про нас
RaccoonDoc – це інноваційне рішення для автоматизації обробки та розпізнавання документів, що використовує передові технології штучного інтелекту. Ми допомагаємо підприємствам автоматизувати розпізнавання та витягування даних з документів будь-якої складності, що дозволяє значно підвищити ефективність бізнес-процесів. Наша місія - звільнити бізнес від рутинної ручної роботи з документами, перетворюючи їх на структуровані дані за допомогою передових технологій штучного інтелекту.

Ми шукаємо талановитого та мотивованого Machine Learning Engineer, який приєднається до нашої команди для розробки та вдосконалення наших AI-рішень.

Що ми робимо:

Наша команда розробляє та підтримує моделі для розпізнавання, класифікації та вилучення даних з різноманітних типів документів. Ми працюємо над складними завданнями в області Computer Vision (Object Detection) та Natural Language Processing (NER, Text Classification), використовуючи сучасні архітектури, включаючи трансформери та великі мовні моделі (LLM).

Що вам належить робити:

• Розробка, тренування та вдосконалення моделей машинного навчання для розпізнавання та аналізу документів (Object Detection, NER).
• Робота з великими мовними моделями (LLM) та трансформерними архітектурами для вирішення завдань обробки природної мови.
• Інтеграція ML-моделей в існуючу інфраструктуру та їх розгортання в хмарних середовищах (Azure, AWS).
• Участь у повному циклі життя ML-рішень: від збору даних та прототипування до розгортання та моніторингу.
• Оптимізація існуючих моделей для покращення їх точності та продуктивності.
• Співпраця з командою розробників для створення надійних та масштабованих AI-рішень.
   

Наш технологічний стек:

• ML: PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, YOLO, spaCy, Transformers, LLM.
• Web: Flask, FastAPI, Docker.
• Cloud (Azure/AWS): Azure Web Apps, Azure ML, Azure DevOps, Azure Functions, Azure Service Bus, Application Insights, DB/Blob Storage, AWS SageMaker, AWS Lambda, AWS ECR.
• General: Розуміння класичних алгоритмів ML (Random Forest, SVM, KNN), досвід роботи з API.

Необхідні навички та досвід:

• Комерційний досвід роботи на позиції ML Engineer від 1-го року.
• Глибокі знання та практичний досвід роботи з Python та ключовими бібліотеками для машинного навчання (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn).
• Досвід роботи з однією або декількома з наступних задач: Object Detection (наприклад, YOLO), NER, Text Classification.
• Практичний досвід роботи з трансформерами та великими мовними моделями (LLM).
• Розуміння принципів MLOps та досвід розгортання моделей в одному з хмарних середовищ (Azure або AWS).
• Досвід роботи з Docker для контейнеризації додатків.
• Розуміння принципів побудови та роботи з API (Flask, FastAPI).

Буде плюсом:

• Досвід роботи з Azure (Azure ML, Azure DevOps, Azure Functions).
• Досвід роботи з AWS (SageMaker, Lambda).
• Досвід роботи з інструментами для обробки та аналізу великих даних.
• Вміння працювати в команді та самостійно приймати рішення.

Що ми пропонуємо

• Динамічне середовище стартапу з великим потенціалом для зростання.
• Конкурентоспроможна зарплата.
• Гнучкий графік роботи та можливість працювати віддалено.
• Можливості для професійного розвитку та навчання.
• Співпраця в інноваційній та підтримуючій команді.
  
  Процес найму

1. Короткий кол для знайомства (30 хв).
2. Технічний етап: live-tasks/обговорення ваших продакшн-кейсів (60–90 хв).
3. Співбесіда з фаундером (30–45 хв).
4. Оффер.

Galaktica — українська продуктова ІТ-компанія, яка вже понад 5 років успішно створює та просуває власні онлайн-проєкти на світовому ринку. Ми прагнемо до зростання й розвитку наших співробітників, а також інвестуємо в масштабування та запуск нових внутрішніх стартапів. Наша амбітна мета — стати повноцінним ІТ-холдингом і розробляти інноваційні продукти в перспективних нішах із використанням штучного інтелекту.

Нині ми шукаємо сильного та проактивного AI Engineer, який допомагатиме в реалізації задач для існуючого продукту з ШІ-складовою, підтримає запуск ще одного нового продукту та відповідатиме за AI-напрям у нашому R&D-підрозділі.

Чим ми вам будемо корисні:

• Робота на cutting edge AI технологій: використання найновіших LLM, RAG підходів, AI агентів у реальному продукті
• Вплив на продукт від early stage: можливість формувати AI стратегію з нуля, а не працювати з legacy
• Швидке зростання у LLM сфері
• Meaningful product: AI для wellbeing та саморозвитку — допомога людям, а не просто комерція
• Стабільність + динаміка: фінансування від успішного холдингу (5+ років на ринку) + startup свобода експериментів

На даній посаді вам необхідно буде вирішити наступні задачі:
 

• Розробити AI-помічника на базі LLM з використанням існуючих API (OpenAI, Anthropic) та open-source моделей
• Імплементувати RAG систему для надання персоналізованих відповідей на базі даних користувачів
• Інтегрувати AI-помічника з функціями додатку: календар, трекери здоров’я, особисті дані користувачів
• Розробити prompt engineering стратегію для оптимізації якості та релевантності відповідей моделі
• Налаштувати векторні бази даних для ефективного пошуку та retrieval інформації
• Оптимізувати performance та cost LLM запитів (caching, streaming, batch processing)
• Співпрацювати з backend командою для інтеграції LLM функціоналу в архітектуру продукту
• Проводити evaluation та тестування LLM outputs на якість, безпеку та відповідність вимогам
• Досліджувати нові LLM технології та пропонувати покращення для продукту
• Документувати рішення та створювати guidelines для роботи з LLM

Які навички та критерії нам зараз важливі:
 

• 2-3 роки commercial досвіду в Machine Learning / NLP / Data Science
• Мінімум 1 рік практичної роботи з Large Language Models, побудови AI Agent (OpenAI API, Claude API, або open-source моделі типу LLaMA, Mistral)
• Досвід побудови RAG (Retrieval-Augmented Generation) систем
• Практичний досвід з Langchain/Langraph для побудови LLM applications

Буде плюсом:

• Знання JavaScript
• Досвід fine-tuning LLM моделей з використанням LoRA, PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
• Досвід роботи з open-source LLM моделями (LLaMA, Mistral, Qwen) та їх локальним deployment
• Робота з хмарними платформами (AWS, Azure, GCP) для ML workloads
• Досвід з evaluation метриками для LLM (BLEU, ROUGE, perplexity, custom metrics)
• Досвід роботи у стартапах або з AI продуктами від нуля
• Досвід оптимізації LLM inference (quantization, caching, streaming)
  
   

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: виділяємо бюджет на індивідуальні заняття 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. Атмосферу наших івентів можна відчути тут — YouTube Galaktica.

🚀 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 співбесіду!
Telegram: valeriia_rudenko
 

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