Jobs Data Science

📍 Remote | Full-time
Introduct Group is an international company contributing to software development excellency in tailored solutions to our customers worldwide.
The company is originally from Estonia, with headquarters in Kyiv and offices in other countries. Introduct Tech welcomes a talented professional to join our challenging and dynamic European project in Logistics Industry.
 

Introduct Group is an international company delivering tailored software solutions to clients worldwide. Founded in Estonia, with headquarters in Kyiv and offices across several countries, we combine global vision with local expertise.

We are currently seeking a results-oriented Tableau professional to join our dynamic European project in the Logistics Industry as part of our BI Team.

This team plays a critical role in delivering business intelligence services — from maintaining analytical data warehouses to creating insightful dashboards and supporting company-wide analytics initiatives.
 

Your Role

We’re looking for a senior-level Tableau expert who will:

• Analyze existing dashboards and suggest improvements
• Have at least 3 years of experience in a similar position
• Apply best practices to enhance performance and user experience
• Ensure data integrity and consistency across reports
• Document solutions and support the team through training and knowledge sharing
• Leverage your experience in Tableau performance tuning, data modeling, and stakeholder collaboration to drive measurable improvements
• Upper-intermediate English
   

What We Offer

• Competitive salary
• Fully remote work format
• Opportunities for professional development through English courses and training programs
• A friendly and professional team environment where your contributions truly matter

If you’re passionate about turning data into insights and helping teams perform at their best — we’d love to hear from you. Join Introduct and make your impact through BI.

We are looking for an experienced Data Scientist for a full-time job to join our team.


Requirements:
2+ years of experience as a data scientist
BSc in Mathematics, Statistics, Computer Science, Economics, or another related field.
Experience in using Python & SQL
Experience with Airflow and GCP
Experience with Git & CI/CD
Upper Intermediate English — written and spoken
Ability to design creative solutions for complex requirements
Ability to learn and lead projects independently, and to work with minimal supervision with customers (tech & business)

Responsibilities:
Conduct independent research, including defining research problems, creating research plans, designing experiments, developing algorithms, implementing code, and performing comprehensive comparisons against existing benchmarks;
Clearly communicate your research findings to both technical and non-technical audiences
Work on various data sources and apply sophisticated feature engineering capabilities
Bring and use business knowledge
Build and manage technical relationships with customers and partners.

We offer:
12 sick leaves and 18 paid vacation business days per year
Comfortable work conditions (including MacBook Pro and Dell monitor on each workplace)
Smart environment
Interesting projects from renowned clients
Flexible work schedule
Competitive salary according to the qualifications
Guaranteed full workload during the term of the contract
Corporate leisure activities
Game, lounge, sport zones.

We are looking for an experienced Data Scientist for a full-time job to join our team.


Requirements:
- 2+ years of experience as a data scientist
- BSc in Mathematics, Statistics, Computer Science, Economics, or another related field.
- Experience in using Python & SQL
- Experience with Airflow and GCP
- Experience with Git & CI/CD
- Upper Intermediate English — written and spoken
- Ability to design creative solutions for complex requirements
- Ability to learn and lead projects independently, and to work with minimal supervision with customers (tech & business)

Responsibilities:
- Conduct independent research, including defining research problems, creating research plans, designing experiments, developing algorithms, implementing code, and performing comprehensive comparisons against existing benchmarks;
- Clearly communicate your research findings to both technical and non-technical audiences
- Work on various data sources and apply sophisticated feature engineering capabilities
- Bring and use business knowledge
- Build and manage technical relationships with customers and partners.

We offer:
- remote time job, B2B contract
- 12 sick leaves and 18 paid vacation business days per year
- Comfortable work conditions (including MacBook Pro and Dell monitor on each workplace)
- Smart environment
- Interesting projects from renowned clients
- Flexible work schedule
- Competitive salary according to the qualifications
- Guaranteed full workload during the term of the contract
 

We are looking for the first Data Science engineers to join our team and play a foundational role in building a private Large Language Model from the ground up. This is a rare opportunity to shape the technical direction, influence architectural decisions, and establish best practices for intelligent systems within the organization.

What you will do: 

• Design, build, and maintain classical machine learning models to support core product needs.
• Develop agent-based systems (LLM agents, multi-step agents, agent-to-agent workflows) as part of the broader LLM ecosystem.
• Conduct rigorous experiments and iterate quickly to validate approaches and improve system performance.
• Build and optimize inference pipelines, including performance tuning, monitoring, and alerting.
• Collaborate closely with Data Engineering to deploy models securely and reliably into production environments.

• Contribute to defining standards, workflows, and tooling for the new Data Science function.

   

What we expect:

• 3+ years of hands-on experience with Python.
• Strong SQL skills and understanding of data workflows.
• Solid grasp of machine learning methods and their practical applications.
• Experience building agents or agent-based systems is a strong plus.
• Initiative, ownership, and readiness to work in a greenfield environment where many solutions must be defined from scratch.

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

Наша команда шукає людину, яка:

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

Буде перевагою:

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

Чим ви будете займатися:

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

Що ми пропонуємо:

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

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

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

Шукаємо ML-спеціаліста для розробки предиктивних моделей на основі великих табличних датасетів. Задачі пов’язані з прогнозуванням користувацької поведінки та метрик на ранніх етапах життєвого циклу.

Вимоги:

• 3+ роки досвіду в ML / Data Science
• Сильний досвід роботи з табличними даними (обов’язково)
• Впевнений рівень SQL (бажано BigQuery) та досвід роботи з великими датасетами
• Практичний досвід побудови моделей прогнозування (regression / prediction / ranking)
• Досвід роботи з моделями: CatBoost, LightGBM, XGBoost
• Сильні навички feature engineering (категоріальні, часові, поведінкові ознаки)
• Розуміння часової природи даних (train/validation split, data drift)
• Розуміння проблем data leakage та методів його уникнення
• Досвід роботи з незбалансованими розподілами та складними таргетами (long-tail, zero-inflated)
• Розуміння когортного аналізу та часових залежностей у даних
• Досвід побудови reproducible ML pipeline (навчання, інференс, версіонування)
• Відмінні комунікативні навички та ділове володіння англійською мовою

Буде плюсом:

• Досвід роботи з Google Cloud (BigQuery, GCS тощо)
• Досвід роботи з mobile або subscription продуктами
• Досвід прогнозування користувацької поведінки, retention або revenue
• Досвід роботи з маркетинговими або атрибуційними даними
• Досвід розробки та деплою ML-моделей у production
• Розуміння batch inference та підходів до масштабування моделей

Обов’язки:

• Розробка та навчання ML-моделей на табличних даних (user-level та агреговані дані)
• Побудова складного feature engineering
• Робота з часовими даними (коректні split, врахування drift)
• Контроль і запобігання data leakage
• Робота зі складними таргетами та нерівномірними розподілами
• Оцінка якості моделей на різних рівнях (окремі спостереження та агрегати)
• Побудова та підтримка reproducible ML pipeline (навчання, інференс, версіонування)
• Оптимізація моделей та підбір підходящих алгоритмів
• Аналіз та структурування великих обсягів даних
• Безперервне вдосконалення підходів до моделювання та роботи з даними

Ми пропонуємо:

• ЗП $2500 - 4000;
• Своєчасна заробітна плата;
• Можливість кар'єрного росту;
• Оплачувана відпустка;
• Молодий дружній колектив;
• Круті корпоративні заходи;
• Затишний офіс;
• Ігрова приставка та настільний теніс в офісі;
• Стандартні плюшки — чай, кава, смаколики;
• Зручний графік з 10:00 до 19:00.

SoftSvit — продуктова IT компанія, яка будує та просуває власний продукт. Шукаємо Trainee Risk Manager - того, хто хоче зробити перші кроки в ризик-менеджменті поруч із тими, хто вже знає як.

💫 Ти наш кандидат, якщо:

• Береш відповідальність за свою роботу
• Мислиш гнучко і звертаєш увагу на деталі
• Комфортно почуваєшся з великим обсягом інформації
• Вмієш аналізувати дані та розставляти пріоритети
• Вмієш на базовому рівні працювати з Excel та Google Документами
• Маєш досвід в е-комерції чи антифроді (буде плюсом, але не є вимогою)

🎯 Що ти робитимеш:

• Перевірятимеш запити на виплату коштів клієнтам
• Аналізуватимеш логи та виявлятимеш нестандартні закономірності й розбіжності
• Ідентифікуватимеш особу клієнтів
• Комунікуватимеш із саппортом щодо платіжних труднощів та питань клієнтів
• Моніторитимеш статистичні показники 

🚀 Що ми пропонуємо

Формат роботи

• Графік роботи: 2/2 з 9:00—21:00 (2 денні зміни, 2 вихідних, 2 нічні зміни);
• Сучасний офіс поруч з метро + безкоштовний паркінг для працівників 
• Повністю обладнане робоче місце

Соціальний пакет

• Офіційне працевлаштування
• Оплачувана відпустка — 13 робочих днів, лікарняні — 14 днів
• Медичне страхування

Розвиток

• Компенсація профільних курсів та участі в конференціях
• Можливості для кар'єрного та професійного зростання всередині компанії
• Корпоративна бібліотека

Атмосфера

• Pizza day та настолки щоп’ятниці
• Корпоративний спорт: волейбол, футбол щотижня
• Стильний мерч на свята
• Подарунки на день народження та визначні події (весілля\народження дитини)
• Командні тімбілдинги 2 рази на рік

✈️ Як потрапити в команду:

Intro call → Interview → Offer

📩 Зацікавила вакансія? Надсилай резюме — і давай знайомитись!

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

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

Мова та технології

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

Твої обов’язки:

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

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

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

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

Вимоги:

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

 

Добре мати:

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

ПРО ПОЗИЦІЮ

Вимоги:

• Досвід DS/MLE від 2 років
• Математичний бекграунд: вища математична освіта (КПІ ІПСА, МехМат Шевченко тощо), бажано олімпіадний досвід
• Глибокі знання алгоритмів і структур даних, глибоке розуміння ООП, глибокі теоретичні та практичні знання машинного та глибокого навчання
• Практичний досвід вирішення NLP та Tabular Data ML задач
• Високий рівень володіння Python, включаючи досвід роботи з бібліотеками машинного навчання і володіння принаймні одним із фреймворків глибокого навчання (Tensorflow, Keras, PyTorch)
• Вміння писати чистий, підтримуваний та ефективний код, готовий до production
• Вміння трансформувати бізнес-вимоги у технічні завдання для ML-рішень
• Досвід feature engineering
• Досвід роботи з Git та Docker
• Досвід роботи з базами даних (SQL/NoSQL) для отримання та підготовки даних для моделей

Буде плюсом:

• Досвід вирішення CV завдань
• Досвід успішних виступів на хакатонах/Kaggle
• Досвід роботи з Airflow на рівні запуску та моніторингу завдань
• Розуміння принципів паралелізму в Python та досвід роботи з відповідними бібліотеками

Приклади задач:

• Підвищення точності поточних CV, NLP та інших моделей
• Розробка нових моделей з нуля: від R&D та feature engineering до валідації
• Аналіз великих обсягів даних для пошуку інсайтів та формулювання гіпотез для моделювання

Це стартова позиція для тих, хто хоче зайти в AI / robotics / software development та отримати практичний досвід роботи з даними.
 

Що потрібно робити:

• розмітка фото- та відеоданих (data annotation)
• робота у спеціалізованому софті
• виконання KPI по кількості та якості
• дотримання внутрішніх гайдлайнів

Кого шукаємо:

• junior / trainee / випускників технічних спеціальностей
• уважних, посидючих та дисциплінованих
• тих, кому комфортна робота за комп’ютером кілька годин поспіль
• готових до монотонної, але відповідальної роботи
• з інтересом до AI / IT / robotics

Буде плюсом:

• технічна освіта (IT, інженерія тощо)
• досвід роботи з графічними інструментами: Photoshop, Figma, CAD
• геймерський бекграунд

Умови:

• офіс у Києві
• перший місяць — адаптація та навчання
• далі — робота по KPI
• можливість кар’єрного росту в напрямках AI / robotics / software development

Основні обов'язки

• Розробка та впровадження алгоритмів ML/AI моделей 
• Управління повним циклом розробки (End-to-End) - від збору та підготовки даних до вибору архітектури, навчання та валідації
• Створення AI-агентів та ботів 
• Глибокий аналіз даних (взаємодія з Big Data) та перевірка гіпотез, пошук прихованих закономірностей, факторів впливу та генерації рекомендацій щодо поліпшення бізнес-показників 
• Управління життєвим циклом моделей 
• Співпраця з ІТ-командами щодо розбудови вітрин даних у DWH для забезпечення високої якості та консистентності інформації, необхідної для ML-моделей 
• Виконання аналітичних розрахунків та статистичні дослідження на запит керівництва або замовників 
• Безпосередня участь у проєктах пов’язаних з процесами аналізу, доставки та обробки даних й оптимізації існуючих процесів

Основні вимоги

• 1+ рік досвіду роботи у сфері Data Science, Machine Learning
• Досвід успішної розробки та виведення у промислову експлуатацію (deployment) ML-моделей
• Досвід впровадження AI-агентів та роботи з мовними моделями (LLM)
• Досвід роботи з базами даних, опрацювання масивів даних
• Досвід роботи з SQL (вміння писати аналітичні запити, віконні функції та методи оптимізації)
• Володіння основними методами статистичного аналізу
• Знання англійської мови на рівні не нижче Intermediate (В1)

Буде перевагою

• Досвід візуалізації складних наборів даних та результатів моделювання за допомогою Python

Своїм співробітникам ми пропонуємо

• Роботу в найбільшому та інноваційному банку України
• Офіційне працевлаштування та 24+4 календарних дні відпустки
• Компенсацію лікарняних
• Конкурентну заробітну плату
• Бонуси, премія відповідно до політики компанії
• Медичне страхування 
• Корпоративне навчання
• Можливість віддаленого формату роботи
• Корпоративну фінансову допомогу у критичних ситуаціях

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

Ми шукаємо Middle/Senior Data Scientist, який прагне працювати в динамічному середовищі та розділяє цінності взаємної довіри, відкритості та ініціативності. Ми прагнемо знайти цілеспрямованого професіонала, орієнтованого на якість та результат.

Мета посади: аналіз даних, побудова та впровадження ML моделей. Ми володіємо величезними масивами даних і шукаємо Middle/Senior Data Scientist, який допоможе перетворювати їх на інтелектуальні сервіси за допомогою класичного машинного навчання та сучасних DeepLearning-підходів.

Основні обов'язки:

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

Основні вимоги:

• Досвід: 1+ рік комерційного досвіду в ролі Data Scientist/ML Engineer (from research to production)
• Робота з даними: просунутий SQL (складні запити, аналітичні функції)
• Досвід роботи з Git, CI/CD, Docker, робота з хмарними платформами (AWS/GCP)
• Досвід роботи з рекомендаційними системами, задачами сегментації, моделями прогнозування
• Стек для ML: глибоке знання Python, Pandas, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM
• Стек для DL: впевнене володіння PyTorch або TensorFlow/Keras
• Математична база: розуміння статистики, теорії ймовірностей та принципів роботи алгоритмів "під капотом". Відмінне розуміння методів машинного навчання та алгоритмів
• Можливість працювати самостійно та з членами команди з різним бекграундом
• Уміння створювати і підтримувати документацію про створені моделі і процеси

Буде перевагою:

• Вміння будувати дашборди в BI-інструментах та змістовні графіки
• Досвід з GenAI та NLP
• Досвід у задачах Computer Vision
• Досвід в інших складних DeepLearning архітектурах

Своїм співробітникам ми пропонуємо:

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

ПриватБанк відкритий до підтримки та працевлаштування ветеранів i ветеранок, а також людей з інвалідністю.

Для нас неприйнятною є дискримінація через стан здоров’я та фізичні можливості, вік, расову чи етнічну належність, стать і сімейний стан.

Ми готові навчати ветеранів та кандидатів з інвалідністю без досвіду роботи в банківській сфері.

Якщо ви маєте статус людини з інвалідністю або ветерана, звертайтеся на jobquestions@privatbank.ua. Фахівці ПриватБанку нададуть консультацію і супровід упродовж процесу відбору та після працевлаштування.

Jooble — це глобальна продуктова IT-компанія, що трансформує сферу працевлаштування.

Щомісяця мільйони людей у 66 країнах світу використовують Jooble для пошуку роботи та найму талантів. За цим стоїть команда з понад 300 професіоналів, які поєднують глибоку експертизу в аналітиці, технологіях та роботі з даними, щоб зробити цей процес простішим і ефективнішим.

Сьогодні Jooble входить до ТОП-10 найвідвідуваніших сайтів світу у сегменті Jobs and Employment, підтверджуючи свій глобальний вплив.

Ми шукаємо Machine Learning Engineer, який готовий не просто будувати моделі, а створювати комплексні рішення.

Про команду та культуру:

Наш департамент Data Science складається з команди розробки, команди ai-engineers та двох DS-команд. Ми не працюємо в ізоляції та тісно взаємодіємо з всіма доменами компанії.

Ми є бізнес-орієнтованими, а тому шукаємо можливості, валідуємо гіпотези та створюємо рішення, які приносять реальну цінність користувачам і клієнтам.

Роль Machine Learning Engineer-а у Jooble — це поєднання ML Engineering, аналітики, роботи з Big Data та розробки сервісів. Ти будеш вести задачу від ідеї до продакшну.

У цій ролі ти будеш охоплювати повний життєвий цикл розробки DS/ML рішень:

• Data Engineering: проєктування, розробка та підтримка ефективних і надійних ETL пайплайнів (робота з великими даними, забезпечення якості даних)
• ML Engineering: розробка та покращення моделей ранжування, побудова рекомендаційних систем та вирішення інших ML/DS задач
• Production: розгортання моделей, написання продакшн-коду, підтримка мікросервісів та моніторинг їх роботи. Тісна співпраця з командою DevOps, щоб інтегрувати MLOps CI/CD у продукт.
• Analytics & A/B Testing: дизайн та проведення A/B тестів для перевірки гіпотез, аналіз результатів та пошук інсайтів у даних
• Business Value: проактивний пошук точок росту продукту спільно з бізнес-стейкхолдерами. Перетворення бізнес-проблеми на стабільні та практичні ML/DS рішення з урахуванням вимог продакшену

Ми шукаємо людину, яка має:

• 3+ роки комерційного досвіду на позиції ML Engineer/ Data Scientist
• Мови програмування: впевнене володіння Python та глибокі знання стеку ML (sklearn, numpy, pandas, xgboost, tensorflow, etc), написання чистого та підтримуваного коду. Розуміння того, що таке ООП і шаблони проєктування
• ML & Math: розуміння класичних алгоритмів ML, статистики та теорії ймовірностей
• Databases & SQL: досвід роботи з такими сховищами як Elasticsearch, Redis, MSSQL
• Engineering: розуміння принципів CI/CD, dagster або іншими оркестраторами
• Досвід роботи з операційними системами Linux, розуміння Bash
• Готовність вивчати та застосовувати нові технології в області Information Retrieval, Big Data та Machine Learning

Буде перевагою:

• Досвід роботи з Recommendation Systems чи у домені Information Retrieval
• Досвід використання фреймворків deep learning, таких як PyTorch, Keras і TensorFlow
• Прикладний досвід в онлайн A/B тестуванні
• Досвід роботи з Big Data (Hadoop/PySpark)
• Досвід роботи з Docker
• Володіння інструментами візуалізації для моніторингу та логування (Kibana, Grafana)

Чому Jooble?

Формат роботи
Гнучкість для нас — не просто слово. У Києві ми працюємо у гібридному форматі, поєднуючи офіс і віддалену роботу. В інших містах і країнах можна працювати повністю ремоут. Де б ти не був, ми подбаємо про твій комфорт і продуктивність, забезпечивши всім необхідним обладнанням.

Графік роботи
Ти сам обираєш, коли почати свій 8-годинний день — між 8:00 та 10:00 за київським часом. Головне — залишатися на зв’язку та планувати час для зустрічей із командою. Ми цінуємо свободу у плануванні дня і водночас віримо, що спільний ритм допомагає працювати ефективніше.

Зростання та розвиток
У Jooble кожен має фіксований бюджет для особистого та професійного розвитку. Це твій простір для нових знань й навичок, які допомагають зростати тобі та водночас роблять компанію сильнішою.

Фізичне та ментальне здоров’я
Здоров’я — важлива частина роботи та життя. У Jooble передбачене повне медичне страхування (після 3 місяців роботи), а для колег за кордоном — фінансова підтримка на медичні витрати. Ми компенсуємо консультації з психологами wellbeing-сервісу або 50% вартості послуг спеціаліста, якого ти обереш самостійно.

Відпочинок і відновлення 
24 робочі дні щорічної оплачуваної відпустки + 6 днів для перезавантаження. 20 оплачуваних лікарняних + 4 дні без медичного підтвердження — щоб мати час на відновлення, коли це потрібно. Також у тебе буде 6 фіксованих додаткових вихідних на державні свята.

Команда
У Jooble поруч із тобою — сильні професіонали та експерти, з якими можна зростати й створювати рішення глобального рівня. Тут кожен має голос і може впливати на процеси. Ми цінуємо чесний фідбек та шукаємо тих, хто близький нам за цінностями.

Підтримка України
У Jooble ми зберігаємо робочі місця для мобілізованих колег. Як команда, ми долучаємося до ініціатив, що допомагають Україні, а наш продукт спрямований на те, щоб ще більше людей могли знайти роботу навіть у складні часи.

Якщо ти готовий/а впливати на життя мільйонів людей у всьому світі, тоді надсилай нам своє резюме, а рекрутер зв'яжеться з тобою найближчим часом.

Працюємо над задачами комп’ютерного зору для безпілотних систем. Основний фокус — донаведення: детекція, трекінг і пріоритизація цілей у реальному часі з обмеженими ресурсами.

Що будете робити

• Розробляти та адаптувати CV/ML моделі (детекція, сегментація, трекінг)
• Проєктувати пайплайни та ансамблі з урахуванням latency, FPS, пам’яті та енергоспоживання
• Деплоїти та оптимізувати інференс на embedded-пристроях (Jetson / Raspberry Pi / ARM64)
• Працювати над стабільним real-time трекінгом (відеостабілізація, калібрування камер, robustness)
• Інтегрувати ML/CV компоненти у продакшн-системи (Linux)
• Співпрацювати з embedded-інженерами над low-latency відеопайплайнами

Що важливо

• 3+ років досвіду в Computer Vision / Machine Learning
• Python або C++ (бажано обидва)
• Практичний досвід з OpenCV та PyTorch / TensorFlow
• Досвід із сучасними моделями (YOLO, MobileNet, U-Net або аналоги)
• Глибоке розуміння object tracking (вибір під задачу, тюнінг, стабільність, recovery)
• Досвід роботи з Linux, Git, Docker

Буде плюсом

• Деплой та оптимізація під embedded (Jetson / ARM64)
• ONNX / TensorRT / OpenVINO / NCNN
• Конвертація та оптимізація моделей під NPU / edge
• Досвід з ROS1 / ROS2, Gazebo

Чому це цікаво
• Робота з обмеженими ресурсами та складними умовами
• Вплив на архітектуру пайплайнів і моделей
• Швидкий цикл експериментів і перевірки в реальному середовищі

Працюємо над задачами комп’ютерного зору для безпілотних систем. Основний фокус — донаведення: детекція, трекінг і пріоритизація цілей у реальному часі з обмеженими ресурсами.
 

Що будете робити

• Розробляти та адаптувати CV/ML моделі (детекція, сегментація, трекінг)
• Проєктувати пайплайни та ансамблі з урахуванням latency, FPS, пам’яті та енергоспоживання
• Деплоїти та оптимізувати інференс на embedded-пристроях (Jetson / Raspberry Pi / ARM64)
• Працювати над стабільним real-time трекінгом (відеостабілізація, калібрування камер, robustness)
• Інтегрувати ML/CV компоненти у продакшн-системи (Linux)
• Співпрацювати з embedded-інженерами над low-latency відеопайплайнами
 

Що важливо

• 3+ років досвіду в Computer Vision / Machine Learning
• Python або C++ (бажано обидва)
• Практичний досвід з OpenCV та PyTorch / TensorFlow
• Досвід із сучасними моделями (YOLO, MobileNet, U-Net або аналоги)
• Глибоке розуміння object tracking (вибір під задачу, тюнінг, стабільність, recovery)
• Досвід роботи з Linux, Git, Docker
 

Буде плюсом

• Деплой та оптимізація під embedded (Jetson / ARM64)
• ONNX / TensorRT / OpenVINO / NCNN
• Конвертація та оптимізація моделей під NPU / edge
• Досвід з ROS1 / ROS2, Gazebo
 

Чому це цікаво
• Робота з обмеженими ресурсами та складними умовами
• Вплив на архітектуру пайплайнів і моделей
• Швидкий цикл експериментів і перевірки в реальному середовищі