Jobs Kyiv, Data Science

Department/Project Description

GlobalLogic takes an opportunity to partner with a leading global threat intelligence platform to design and deliver an enterprise-scale, Human-in-the-Loop (HITL) AI agent platform. The initiative centers on accelerating expert analyst decision-making by augmenting high-complexity threat intelligence workflows with cutting-edge generative and agentic AI systems.


Job Description

Essential qualifications

• MSc or PhD in NLP, information retrieval or machine learning with publications, or equivalent industry research experience.
• 5+ years of applied ML, with models in production use.
• Deep experience fine-tuning transformer encoders with PyTorch and Hugging Face.
• Multi-label and imbalanced classification, probability calibration and threshold optimization.
• Learning from user feedback: learning-to-rank, active learning, bandit/exploration methods or counterfactual evaluation.
• Rigorous experiment design and statistical analysis.

Desirable qualifications

• ModernBERT or other long-context encoder models.
• Multi-stage ranking or recommender systems.
• LLM post-training (SFT, LoRA, DPO), reward or judge models, and reranker or embedding fine-tuning.
• Vertex AI Training and Pipelines.
• Experience in security, threat intelligence or fraud.

Job Responsibilities

Key responsibilities

• Fine-tune, evaluate and calibrate ModernBERT for multi-label alert classification and high-recall shortlisting.
• Design the two-stage triage cascade: model thresholds, the hand-off to the LLM, and how each stage is measured.
• Convert analyst feedback into training data through label cleaning, active learning and defined retraining criteria.
• Correct for selection bias through exploration sampling of rejected alerts and counterfactual evaluation.
• Design the dynamic few-shot strategy:
  how decision points are represented
  how examples are selected
  how conflicting or stale human decisions are handled.
• Define the feedback and reward schema with the Lead Agent Engineer.
• Set offline and online evaluation, and review retrained models before production promotion.

We are looking for a Middle AI/ML Engineer to develop and enhance AI-driven solutions within the Palantir Foundry and AIP ecosystem.

In this role, you will focus on building and iterating on machine learning and LLM-based solutions, integrating them into Foundry workflows to support analytics, automation, and decision-making. You will collaborate closely with data engineers, business analysts, and domain experts to deliver practical, production-ready AI solutions.

Responsibilities:

• Develop and enhance machine learning and AI models to support predictive analytics, classification, forecasting, and AI-assisted workflows.
• Build AI and ML solutions within Palantir Foundry, using Python and existing Foundry pipelines, Ontology objects, and workflows.
• Apply LLMs and NLP techniques (e.g. prompt engineering, fine-tuning, embeddings, retrieval-augmented workflows) using Palantir AIP for enterprise use cases.
• Collaborate with data engineers to understand data sources, ensure data quality, and prepare datasets for model training and inference.
• Conduct experiments, evaluate model performance, and iterate on features and model approaches.
• Integrate AI models into Foundry workflows to surface insights and support business processes.
• Support model deployment and monitoring by following established team standards and best practices.
• Work closely with business and domain stakeholders to translate requirements into practical AI-driven solutions.
• Document model behavior, assumptions, and limitations to support transparency and compliance.
• Stay up to date with applied AI and GenAI trends and contribute ideas under guidance from senior team members

Requirements:

• 3+ years of experience in machine learning, AI engineering, or applied data science.
• Strong Python skills; experience with ML libraries such as scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, or PyTorch.
• Practical experience with RAG architectures, vector databases, and retrieval strategies
• Hands-on experience with LLMs, NLP, or GenAI use cases (e.g. prompt design, embeddings, text classification, summarization).
• Practical understanding of the ML lifecycle: data preparation, feature engineering, model training, evaluation, and iteration.
• Experience working with structured data (tabular, time series); exposure to text or unstructured data is a plus.
• Familiarity with enterprise data environments and collaborative development workflows.
• Ability to clearly explain model results and AI behavior to non-technical stakeholders.
• Upper-Intermediate English or higher.

Nice to have: 

• Proficiency in Foundry Ontology, Object Builders, and Code Repositories.
• Experience in big pharma or highly regulated industries.
• Knowledge of data privacy, compliance, and security best practices in AI applications.
• Familiarity with cloud platforms (AWS, GCP, or Azure) and containerization (Docker, Kubernetes).

We offer*:

• Flexible working format - remote, office-based or flexible
• A competitive salary and good compensation package
• Personalized career growth
• Professional development tools (mentorship program, tech talks and trainings, centers of excellence, and more)
• Active tech communities with regular knowledge sharing
• Education reimbursement
• Memorable anniversary presents
• Corporate events and team buildings
• Other location-specific benefits

*not applicable for freelancers

We are looking for a Senior AI/ML Engineer to design, develop, and enhance AI-driven solutions within the Palantir Foundry and AIP ecosystem.

In this role, you will take ownership of developing production-ready machine learning and LLM-based solutions, from understanding business needs and exploring data to designing technical approaches, implementing solutions, and integrating them into Foundry workflows. You will work closely with data engineers, business analysts, and domain experts, contribute to technical decisions, and help establish best practices for building scalable and reliable AI solutions.

Key Responsibilities:

• Design and develop AI/ML solutions for predictive analytics, classification, forecasting, automation, and AI-assisted workflows within Palantir Foundry, leveraging Python, Ontology objects, pipelines, and workflows.
• Design, implement, evaluate, and optimize LLM/NLP and RAG solutions using Palantir AIP, including prompt engineering, embeddings, retrieval strategies, vector search, and text processing.
• Own the end-to-end lifecycle of AI solutions, from experimentation and model development to deployment, monitoring, and continuous improvement.
• Collaborate with data engineers to understand data sources, ensure data quality, and design efficient and scalable data processing approaches.
• Integrate AI solutions into production workflows and optimize them for accuracy, reliability, latency, scalability, and cost-efficiency.
• Contribute to technical architecture and design decisions, including model, framework, and tool selection; proactively identify technical risks, improvement opportunities and proactively propose solutions.
• Work with business and domain stakeholders to translate business needs into practical, scalable, and production-ready AI solutions, clearly communicating technical decisions and model limitations.
• Identify technical risks, limitations, and opportunities for improvement and proactively propose solutions.

Requirements:

• 4+ years of experience in machine learning, AI engineering, applied data science, or related fields.
• Strong Python skills and hands-on experience with ML frameworks such as scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, or PyTorch.
• Strong practical experience with LLMs, NLP, or GenAI applications, including prompt engineering, embeddings, text processing, summarization, or similar use cases.
• Solid hands-on experience designing and implementing RAG architectures, vector databases, and retrieval strategies.
• Strong understanding of the ML lifecycle, including data preparation, feature engineering, model development, evaluation, deployment, and monitoring.
• Experience working with both structured and unstructured data, including tabular data, time series, text, and documents.
• Ability to independently analyze ambiguous problems, propose technical approaches, and drive solutions from concept to implementation.
• Strong communication skills, with the ability to explain AI concepts, technical decisions, and model behavior to non-technical stakeholders.
• Upper-Intermediate English or higher.

Nice to Have:

• Proficiency in Foundry Ontology, Object Builders, and Code Repositories.
• Experience in big pharma or highly regulated industries.
• Knowledge of data privacy, compliance, and security best practices in AI applications.
• Familiarity with cloud platforms (AWS, GCP, or Azure) and containerization (Docker, Kubernetes)

We offer*:

• Flexible working format - remote, office-based or flexible
• A competitive salary and good compensation package
• Personalized career growth
• Professional development tools (mentorship program, tech talks and trainings, centers of excellence, and more)
• Active tech communities with regular knowledge sharing
• Education reimbursement
• Memorable anniversary presents
• Corporate events and team buildings
• Other location-specific benefits

*not applicable for freelancers

As a member of Computer Vision Team, you will contribute to data preparation, research, prototyping, and the deployment of machine learning models and computer vision algorithms in edge and cloud environments. Your responsibilities will also include monitoring and evaluating solution performance in production and adapting the system to rapidly changing operational conditions.
Required Qualifications:

• 3+ years of experience in computer vision
• High proficiency in Python
• Strong experience with deep learning and the PyTorch framework for computer vision tasks
• Research experience in computer vision with a focus on delivering results
• Ability to work independently or within a small team, with a strong sense of ownership over results

Nice to Have:

• Experience with deep learning solutions for detection, tracking, image retrieval, and segmentation tasks
• Understanding of geometric computer vision principles
• Model optimization: quantization, pruning, neural network compilers
• Hands-on experience implementing low-level CV algorithms
• Knowledge of C++

We are seeking an experienced Data Scientist to take ownership of customer risk-scoring models and exploratory risk analysis. In this role, you will analyze complex behavioral data, conduct deep-dive investigations, and construct statistical models to protect both the business and its users.

Responsibilities

• Design, evaluate, and iteratively refine predictive models targeting AML and Safer Gambling risk indicators.
• Conduct exploratory data analysis and targeted investigations to identify behavioral anomalies and emerging risk patterns.
• Partner with compliance and operational risk teams to translate risk domain insights into practical model features.
• Clearly communicate analytical methodologies, model evaluation results, and strategic insights to non-technical stakeholders.

Requirements

• 5+ years of professional experience in a Data Scientist role.
• Strong technical proficiency in Python and SQL for complex data extraction, feature engineering, and statistical modeling.
• Practical expertise in building and evaluating standard statistical and machine learning models (e.g., XGBoost, Linear/Logistic Regression).
• Strong analytical problem-solving skills with a background in model evaluation metrics and data-driven investigations.
• Effective verbal and written communication skills with the ability to articulate complex analytical concepts clearly.

Nice to have

• Prior experience in online gaming.
• Domain familiarity with Anti-Money Laundering (AML) regulations or Responsible/Safer Gambling frameworks.
• Basic conceptual understanding of model deployment pipelines (hands-on engineering deployment expertise is not required).

We are looking for a Computer Vision Engineer with strong experience in deep learning and applied computer vision systems.
The role involves working on challenging CV problems in real-world environments.
We consider Middle and Senior engineers, with scope adapted to experience.
Responsibilities

• Develop, train, and optimize deep learning models for:
  • image retrieval
  • image matching (keypoint detection and matching)
  • auxiliary perception tasks supporting the main pipeline
• Evaluate models using quantitative metrics, including:
  • retrieval quality (mAP, Recall@K)
  • matching performance (precision/recall, repeatability)
  • end-to-end system metrics (accuracy, latency, robustness)
• Optimize models for production deployment using modern toolchains:
  • ONNX / TensorRT / OpenVINO / edge acceleration where applicable
  • model compression techniques (quantization, pruning, distillation)
  • latency, memory, and throughput optimization
• Work with large-scale visual datasets and descriptor-based representations
• Collaborate with engineering teams to integrate models into production systems

Required Qualifications

• 2–4+ years of experience in Computer Vision / Deep Learning
• Hands-on experience with keypoint detection and matching models (e.g. SuperPoint, R2D2, DISK, LightGlue, SuperGlue)
• Experience with image retrieval or metric learning systems
• Strong understanding of geometric and motion-related computer vision concepts:
  • keypoint detection and description
  • image matching and geometric verification (RANSAC, homography, PnP)
  • pose estimation and refinement techniques (PnP, bundle adjustment, pose graph optimization)
  • optical flow and frame-to-frame tracking
  • vector search / ANN methods for descriptor retrieval
• Strong Python skills (PyTorch and scientific computing stack)
• Ability to read and understand inference code in C++

Nice to Have

• Experience with noisy or imperfect real-world datasets
• Self-supervised or unsupervised learning methods (contrastive learning, homography supervision, etc.)
• Experience optimizing models for edge deployment (quantization, pruning, distillation)
• Familiarity with FAISS or similar vector search systems
• Experience with optimization libraries for geometric problems (bundle adjustment, pose refinement)
• Understanding of real-time constraints (latency, memory, CPU inference budgets on ARM or low-power x86 systems)

ПРО НАС

UKRSIBBANK BNP Paribas Group — один з найбільших універсальних банків України. Ми об’єднуємо досвід та креативність у своїй команді, створюючи відкрите та інклюзивне середовище для розвитку кожного працівника.

Наші цінності — це відданість, інновації та відкритість, які допомагають нам досягати успіху в сфері банкінгу та робити позитивний вплив на суспільство.

Ми дякуємо нашим захисникам та захисницям, які віддано боронять свободу та незалежність України, та створюємо сприятливе середовище для роботи в банку.

З 2020 року UKRSIBBANK BNP Paribas Group проходить сертифікацію кращого роботодавця в Україні та Європі — Top Employer. Це єдиний банк в Україні, який має міжнародну сертифікацію Top Employers Institute.

Що ви будете робити на посаді :

• Моделювання та візуалізація даних середньої складності
• Розробка, тестування та моніторинг ML‑моделей (якість, стабільність, актуальність)
• Формування та перевірка гіпотез для покращення бізнес‑метрик
• Визначення вимог до даних, пошук джерел, збір та контроль якості (включно зі складними або відсутніми даними) з дотриманням комплаєнсу
• Розробка feature engineering (зокрема для часових рядів)
• Вибір та побудова моделей, оцінка якості, бізнес‑валідація результатів, документація
• Створення та тестування прототипів (A/B‑тести), оцінка бізнес‑ефекту
• Підтримка впровадження рішень для ІТ та бізнесу

Ми в пошуку в фахівця, який має:

• Повна вища освіта (магістр, спеціаліст)
• 2–4 роки в досвіду у Data Science / Machine Learning / Advanced Analytics / Applied AI
• Досвід роботи з Python, SQL
• Практичний досвід роботи з корпоративним аналізом даних, побудовою та оцінкою предиктивних та аналітичних моделей.
• Практичне розуміння сучасних підходів побудови прикладних AI рішень (ансамблів), зокрема на базі з LLM, OCR/VLM, RAG підходами буде суттєвою перевагою.
• Досвід роботи у банку або fintech буде перевагою.

Nice to have:

• досвід роботи Scala / Spark. Cloudera CML + H2O-3 (AutoML)
• досвід з Hive, Hadoop ecosystem або іншими корпоративними Data платформами
• практичний досвід або участь у проектах, пов’язаних з LLM / GenAI use cases, зокрема prompt engineering, RAG, evaluation pipelines, grounding, safety / guardrails та quality assessment (RAGAS)
• досвід роботи з OCR-рішеннями, включно з pre- / post-processing, classification / understanding, extraction, контролями quality
• досвід роботи з NMT, включно з оцінкою якості перекладу, доменною адаптацією та термінологічною узгодженістю
• досвід роботи з голосовими AI, зокрема STT / TTS
• досвід роботи з Azure AI Foundry

Окрім команди однодумців та цікавої роботи ви отримаєте:

Стабільність:

• Працевлаштування з дотриманням вимог чинного законодавства України
• своєчасна виплата заробітної плати
• програми медичного страхування та страхування життя
• 25 днів щорічної відпустки, додаткові дні відпочинку на пам’ятні події, соціальні відпустки у відповідності до законодавства України
• щорічні перегляди заробітної плати відповідно до персональної ефективності та фінансових показників банку
• встановлення строку випробування відповідно до вимог чинного законодавства

Розвиток своїх талантів заради кар’єри:

• можливість навчання: Школа лідера, Сервіс дизайну, Бізнес аналітики, Data, Digital, Agile та програму розвитку талантів I-Players та широкий набір мікро-тренінгів (SQL, BI, EQ, тощо).
• можливість брати участь у програмі внутрішньої та міжнародної мобільності до BNP Paribas Group
• підтримку працівників постійно навчатись та професійно розвиватись. Щороку наші працівники складають індивідуальний план розвитку разом з керівником чи ментором і впевнено рухаються до мети

Краще місце для роботи:

• Робота з періодичною можливістю працювати дистанційно (для вакансій з дистанційним форматом роботи)
• програму «War&Life balance: як повернути життя в життя» — це практичні воркшопи з фахівцями для підтримки емоційного стану
• в рамках програми «New Ways of Working» дайджест з порадами від експертів щодо підтримки фізичного та ментального здоров’я
• різноманітність, інклюзивність
• залучення до проєктів сталого розвитку та корпоративно-соціальної відповідальності

Бажаєш дізнатися більше? Додаткова інформація може бути надана на наступних етапах розгляду вакансії.

#veteranfriendly

Наш клієнт - один із провідних банків України, який поєднує багаторічну експертизу у фінансовій сфері із сучасними технологіями та data-driven підходом. Компанія розвиває цифрові продукти, інвестує в інновації та створює відкрите й інклюзивне середовище для професійного розвитку.

На цій посаді ви працюватимете з даними на всіх етапах - від визначення вимог і контролю якості до побудови моделей та перевірки їхньої цінності для бізнесу.

Роль поєднує машинне навчання, програмування та взаємодію з бізнес-командами. Ви досліджуватимете нові напрями, створюватимете моделі й прототипи, тестуватимете їх у реальних умовах та допомагатимете перетворювати дані на практичні рішення.

Вимоги:

• Повна вища освіта (магістр, спеціаліст)
• 2–4 роки в досвіду у Data Science / Machine Learning / Advanced Analytics / AI.  
• Практичний досвід роботи з корпоративним аналізом даних, побудовою та оцінкою предиктивних та аналітичних моделей. 
• Розуміння основних ML-підходів: classification, regression, clustering, anomaly detection, model evaluation. 
• Базове або практичне розуміння сучасних applied AI підходів, зокрема роботи з мовними моделями, OCR, RAG підходами буде суттєвою перевагою.
• Розуміння підходів до вибору моделей, оцінювання якості, компромісів між accuracy / latency / cost, а також доцільності fine-tuning, prompt engineering, RAG або rule-based post-processing для прикладних бізнес-сценаріїв. 
• Здатність працювати в структурованому середовищі з документацією, версіонуванням, відтворюваністю результатів та командною взаємодією.  
• Досвід роботи у банку або fintech буде перевагою. 

Задачі:

• Аналізувати бізнес-задачі та трансформувати їх у формалізовані data science / machine learning / AI завдання визначеними метриками якості  
• Виконувати повний цикл розробки моделей: data preparation, feature engineering, model training, validation, tuning, model selection, evaluation, передання у експлуатацію (prod)  
• Брати участь у lifecycle супроводі моделей, включно з monitoring, retraining / recalibration, change management та аналізом деградації. 
• Підтримувати explainability / interpretability та представляти результати у формі, придатній для бізнес-користувачів 
• Брати участь у документуванні логіки моделі, джерел і правил підготовки даних, ключових припущень, обмежень, метрик якості, результатів валідації та вимог до подальшого супроводу, формуючи пакет артефактів (governance, model risk review, audit trail та production support.) 
• Брати участь у підтримці ML стеку платформі Cloudera CML + H2O-3. 
• Працювати з прикладними AI-компонентами та сервісами на базі open source і Azure для реалізації задач, пов’язаних з обробкою тексту, документів, чат-ботів, мовлення та інших RAG-інтенсивних сценаріях. 
• Брати участь у побудові та оцінюванні рішень на базі LLM, RAG, OCR, перекладачів, SST/TTS. 
• Проводити експерименти з prompt-based, retrieval-based та fine-tuning / adaptation підходами, оцінювати їхню доцільність, якість, ризики та готовність до prod використання. 

Компанія пропонує:

• Офіційне працевлаштування;
• Конкурентну заробітну плату;
• Щорічний перегляд компенсації відповідно до результатів роботи;
• Медичне страхування та страхування життя, повністю оплачені компанією;
• 25 днів щорічної відпустки та додаткові дні відпустки;
• Професійне навчання у напрямах Data, SQL, BI, Agile, бізнес-аналітики та інших;
• Індивідуальний план розвитку за підтримки керівника або ментора

Вітаємо в King Group — місці, де зустрічаються найкращі люди з IT- та гемблінг-індустрії, щоб разом створювати масштабні digital-продукти. Ми розвиваємо численні проєкти у сфері iGaming на ринках України та Tier 1, інвестуємо у венчурні стартапи, перспективні ідеї та талановитих людей.

Шукаємо Middle Data Scientist до нашої команди в офіс у Києві. Якщо вам цікаво працювати з великими обсягами даних, будувати ML-моделі та створювати рішення, які впливають на продукт і бізнес — будемо раді познайомитися.

Основні задачі:
 

• Побудова, навчання та валідація ML-моделей (класифікація, регресія, кластеризація) для вирішення бізнес-задач компанії.
• Підготовка, очищення та трансформація даних для навчання моделей машинного навчання.
• Проведення дослідницького аналізу даних (EDA), пошук закономірностей та формування гіпотез.
• Аналіз ефективності моделей, оцінка їх якості за допомогою релевантних метрик та інтерпретація результатів.
• Підтримка, моніторинг та вдосконалення моделей, що працюють у production.
• Оптимізація існуючих моделей та участь у впровадженні нових ML-рішень.
• Співпраця з командами аналітики, розробки та бізнесу для реалізації data-driven рішень.

Основні вимоги:
 

• Ступінь бакалавра/магістра (математика, статистика, інформатика чи суміжна галузь) або еквівалентний практичний досвід, підкріплений хорошими знаннями математики, статистики та теорії ймовірностей.
• Від 2 років досвіду роботи на аналогічній посаді.
• Практичний досвід програмування на Python (Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn) та впевнене володіння SQL.
• Розуміння класичних алгоритмів машинного навчання: Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, Gradient Boosting, Clustering та інших.
• Досвід побудови, навчання, оцінювання та валідації моделей машинного навчання.
• Розвинене аналітичне мислення, відповідальність, самостійність та орієнтація на результат.

Буде перевагою:
 

• Досвід роботи з моделями часових рядів (Time Series), Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Functions), Kedro, TensorFlow або PyTorch, а також з деплоєм та підтримкою моделей у production.

Ми пропонуємо Boost-програми — систему компенсацій для розвитку та комфорту:

• Skill Boost — оплата навчання та курсів.
• Sport Boost — покриття витрат на спорт або абонемент до спортзалу.
• Yummy Boost — оплата корпоративних обідів.
• Content Boost — доступ до розважальних медіапідписок.
• Relocation Boost — підтримка релокації до Києва.

Також:

• Офіційне працевлаштування, медичне страхування, корпоративний лікар.
• Оплачувані лікарняні та відпустка.
• Сучасний офіс у центрі Києва (пішки від м. Либідська/Звіринецька) з панорамною терасою.
• Реферальна програма з бонусами за успішно найнятих кандидатів.
• Команда, яка цінує ініціативність, нові ідеї та прагнення до професійного розвитку.
• Робота над продуктом, де результат моделей напряму впливає на бізнес.
  
   

Зацікавило? Надсилай своє резюме — і познайомимось! 

Ми — EVERSTAR, перша рекрутингова агенція в MilTech для тих, хто готовий створювати технологічне майбутнє.

Але досить про нас, розказуємо про головну вакансію.

Ця вакансія у R&D-команду, що розробляє та виробляє техніку й електронні рішення, які працюють на реальному полі бою, а не в красивих презентаціях для інвесторів.

Компанія швидко масштабується, вибудовує процеси та підсилює команди.

У зв’язку з розширенням R&D-відділу ми шукаємо Data Scientist, чиї рішення будуть імплементовані в сотні тисяч продуктів, змінять хід історії та забезпечать технологічну перевагу України на десятиліття вперед.
 

Які задачі чекають на тебе:

• Аналіз логів польоту, телеметрії та експериментальних даних для отримання практичних інсайтів.
• Створення набору інструментів для бенчмаркінгу, що включає обробку даних, оцінку та візуалізацію результатів.
• Оптимізація існуючого коду, розробка нових фіч та тестування гіпотез.
• Дослідження проблем інтеграції програмного забезпечення з різними носіями.

Що важливо:

• 1+ рік досвіду в програмуванні, аналізі та візуалізації даних.
• Впевнене володіння Python, Pandas, NumPy, векторизованими обчисленнями, а також вміння писати production-ready код поза межами Jupyter ноутбуків.
• Сильні знання статистики та теорії ймовірностей.
• Досвід створення зрозумілих та інформативних візуалізацій даних.
• Бажання розбиратись з ArduPilot, БПЛА (UAV), особливостями польоту та специфікою заліза.

Буде перевагою:

• Розуміння візуальної одометрії (VO/VIO), OpenCV та обробки зображень.
• Розуміння та/або досвід з ArduPilot, польотними контролерами (flight controllers) та одноплатними комп'ютерами (single-board computers).

Що пропонуємо:
Простий і зрозумілий старт. Оформлення через Дія.City — без складних схем.

Баланс між роботою і життям. 24 дні відпустки, гнучкий графік і до 10 днів віддаленої роботи на рік.

Підтримка, коли вона потрібна. Медичне страхування та консультації з психологом.

Можливість вчитись і рости. Компенсація курсів і доступ до навчальних матеріалів. А також підтримка від команди, менторство та баді.

Гідна оплата. Ринкова компенсація та бонуси.

Культура, яку відчуваєш. Визнання досягнень, подарунки до важливих подій, додатковий вихідний у День народження, корпоративи та сильна внутрішня спільнота.

Команда поруч. Офіс у Києві (правий берег) з усім необхідним та людьми, з якими легко працювати.

Шукаємо уважного та системного фахівця, який допомагатиме розвивати культуру роботи з даними в компанії: забезпечувати їхню якість, прозорість, коректність та зрозумілість для бізнесу й технічних команд.

У цій ролі ви працюватимете з корпоративними даними, документацією, правилами їхнього використання та процесами інтеграції між системами.

 Основні обов’язки:
- Підтримувати та актуалізувати Data Catalog / Data Dictionary: описувати структуру даних, значення полів, джерела, власників і правила використання.
- Проводити моніторинг якості даних: виявляти дублікати, пропущені значення, помилки форматів, невідповідності та інші data quality issues.
- Брати участь у створенні, впровадженні й оновленні політик, стандартів та процедур Data Governance.
- Аналізувати джерела даних, визначати master data, reference data та формувати golden records.
- Контролювати та документувати data lineage — походження даних, їхні трансформації та рух між системами.
- Документувати зміни у моделях даних, бізнес-правилах, мапінгах та інтеграційних процесах.
- Перевіряти та валідовувати нові джерела даних перед їхньою інтеграцією до Data Warehouse / Data Lake.
- Брати участь у процесі Data Issue Management: реєструвати, пріоритизувати, ескалувати проблеми з даними та відстежувати їхнє вирішення.
- Взаємодіяти з бізнес-командами, аналітиками, розробниками та власниками даних для забезпечення єдиних стандартів роботи з даними.
- Використовувати BI-інструменти для перевірки, аналізу та валідації даних.

### Наші очікування:
- Досвід роботи з базами даних та SQL.
- Розуміння принципів Data Governance, Data Quality, Metadata Management.
- Знання типів корпоративних даних: master data, transactional data, reference data.
- Розуміння принципів інтеграції даних між різними системами та джерелами.
- Досвід роботи з Data Warehouse, Data Lake або схожими середовищами буде перевагою.
- Досвід роботи з BigQuery, Snowflake або іншими сучасними платформами для роботи з даними буде плюсом.
- Практичний досвід або розуміння систем Master Data Management (MDM): Tibco, IBM Data Catalog, SAP MDG, Pimcore, Ataccama чи аналогів.
- Досвід роботи з ERP-системами буде перевагою.
- Навички роботи з BI-інструментами — Power BI, Tableau, Looker — на рівні перевірки та аналізу даних.
- Вміння вести структуровану документацію у Confluence, Notion або аналогічних інструментах.
- Аналітичне мислення, уважність до деталей, системний підхід і хороші комунікаційні навички.

 Буде перевагою:
- Досвід участі у впровадженні Data Governance-процесів.
- Досвід побудови або підтримки data catalog, data lineage чи data quality framework.
- Розуміння процесів MDM та принципів формування golden record.
- Досвід взаємодії з технічними та бізнес-командами у межах data-проєктів.

Якщо хочеш, цю вакансію можна назвати ще так: Data Governance Specialist, Data Quality Specialist, Data Steward або MDM Specialist — залежно від того, чи головний фокус у вас на якості даних, документації чи master data.

R&D DefTech компанія у пошуку Computer Vision розробника у Києві.

Компанія розробляє повний цикл автономних роботизованих систем для Сил оборони України: від операційної системи та кібербезпеки до автономного наведення на ціль.

Один із продуктів — це модуль автономного наведення для FPV-дронів, що гарантує влучання навіть в умовах активної роботи РЕБ та повної втрати зв'язку з оператором.

Зараз у пошуку інженера, який підсилить напрям — з акцентом на класичні алгоритми CV, які працюють у реальному часі на обмежених ресурсах мікрокомп’ютерів (Raspberry Pi).

Основні задачі: 

- розробка та оптимізація алгоритмів комп'ютерного зору (переважно класичних, за потреби — з елементами нейромереж); 

- інтеграція CV-рішень з іншими підсистемами (автономія, IPC); 

- взаємодія з суміжною командою детекції цілей; 

- оптимізація коду під обмеження мікрокомп'ютерів (Raspberry Pi); 

- участь у технічних рішеннях команди щодо архітектури CV-компонентів.

Пропонують: бронювання з перших днів (зокрема з порушеннями обліку), зарплата закріплена у валюті, гнучкий початок робочого дня, робоча техніка, 28 календарних днів відпустки та 10 лікарняних, наявність укриття в офісі.

Необхідний досвід з Computer Vision та знання С++.
Буде плюсом: досвід взаємодії з фізичними камерами.