Jobs Ternopil

Job Description:

• 4+ years of experience as an AI/ML Engineer or in a similar data-intensive role
• Hands-on expertise in AI/ML pipelines and model lifecycle management
• Strong experience in data curation, feature engineering, and preparing datasets for ML
• Proven track record integrating ML solutions into CI/CD pipelines
• Experience training, fine-tuning, evaluating, and deploying ML models in production environments
• Proficiency in Python for ML integration and automation
• Knowledge of Jira or other issue tracking systems
• Upper-intermediate English proficiency (spoken and written)

Job Responsibilities

• Lead AI-driven initiatives to integrate smart automation into CI/CD pipelines, accelerating development and reducing manual overhead
• Curate, annotate, and optimize datasets to train models that improve engineering processes
• Build recommendation systems and fine-tune models to enhance team decision-making and workflow efficiency
• Implement AI-based Jira issue triaging to streamline task management
• Collaborate closely with developers and product teams to embed ML solutions that deliver measurable impact

Department/Project Description

We are seeking a highly skilled AI/ML Engineer to lead the digital transformation of our software development and testing workflows.

Our client is a leading American multinational information technology corporation, headquartered in California, USA, recognized as one of the world's largest companies in the IT sector. The company specializes in developing and manufacturing computing, data storage, and networking hardware, alongside designing software and delivering services. Their major product lines include personal computing devices, enterprise servers, and a diverse range of printers and imaging products.

The project involves the development of a comprehensive software package for a large OEM vendor. This software is designed for both enterprise and consumer environments and is installed on endpoint devices. It integrates various cutting-edge services, such as AI companion tools, workplace management solutions, and Smart Office integration.

As part of the GlobalLogic team, you will grow, be challenged, and expand your skill set, working alongside highly experienced and talented people.

If this sounds like an exciting opportunity for you, send over your CV!

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.

Шукаємо початківця Deep Learning - інженера для роботи над системами розпізнавання візуальних і звукових шаблонів. Ви приєднаєтесь до команди, де зможете навчатися та розвиватися, працюючи над реальними ML-проєктами в робототехніці. Ми готові навчати та підтримувати на початку кар'єри!

Що потрібно вміти:

Обов'язково:

• Базові знання Python (NumPy, Pandas)
• Розуміння основ машинного навчання (знання з курсів/університету)
• Знайомство хоча б з одним фреймворком: PyTorch або TensorFlow/Keras
• Розуміння, що таке нейронні мережі та як вони працюють
• Бажання вчитися та працювати з комп'ютерним зором і обробкою аудіо
• Англійська мова (мінімум A2-B1) для читання документації

Буде великою перевагою:

• Виконані pet-проєкти з ML (Kaggle, GitHub, курсові роботи)
• Базовий досвід роботи з OpenCV
• Знання про архітектури CNN
• Розуміння процесу підготовки датасетів
• Досвід участі в хакатонах або ML-змаганнях
• Знання основ обробки зображень чи аудіо

Чого ми НЕ вимагаємо:

• Комерційного досвіду (можна без досвіду роботи)
• Глибоких знань усіх фреймворків
• Досвіду деплою моделей у прод

Ваші завдання:

На початку (з менторством):

• Підготовка та розмітка датасетів
• Аугментація та попередня обробка даних (зображення, аудіо)
• Тренування базових моделей за готовими прикладами
• Допомога в тестуванні існуючих ML-моделей
• Документування експериментів

Із набуттям досвіду:

• Самостійне експериментування з архітектурами та гіперпараметрами
• Розробка моделей для розпізнавання об'єктів
• Створення систем аудіо-детекції
• Оптимізація моделей для edge-пристроїв
• Участь у польових випробуваннях

Умови роботи:

• Формат: повна зайнятість, офіс + польові випробування
• Локація: м. Тернопіль
• Графік: гнучкий графік роботи
• Команда: робота в команді інженерів та розробників
• Розвиток: можливість навчання та роботи з сучасними технологіями робототехніки

Що ми пропонуємо:

• Навчання: structured onboarding + регулярні code review та фідбек
• Реальний досвід: робота над практичними ML-проєктами від початку
• Менторство: підтримка досвідчених ML-інженерів
• Зростання: чітка траєкторія розвитку від Junior до Middle
• Можливості: доступ до курсів, воркшопів, профільної літератури
• Практика: участь у польових тестуваннях ваших моделей
• Атмосфера: можливість робити помилки та вчитися на них
• Досвід роботи з автономними системами
• Бронювання

Ідеальний кандидат:

Ви нам підходите, якщо:

• Горите бажанням працювати з ML та AI
• Не боїтесь викликів та готові багато вчитися
• Маєте аналітичне мислення
• Можете самостійно розібратися в документації
• Хочете бачити результати своєї роботи в реальних проєктах