Jobs Data Science

В команду DataDiscovery шукаємо на розширення Senior Data Scientist. 

Наш ідеальний кандидат має:

- 5+ роки комерційного досвіду розробки.

Навички:

• Python та бібліотеки машинного навчання: TensorFlow, PyTorch;
• Технології Big Data: Kafka, Amazon S3, Spark;
• SQL та аналіз даних: робота з будь-якими джерелами даних (SQL, noSQL, векторні бази даних, column-oriented бази даних , тощо);
• Хмарні платформи: AWS, GCP;
• Математична статистика: регресія, розподіл ймовірностей, - перевірка статистичних гіпотез тощо;
• Підходи машинного навчання: регресії, кластеризація, дерева рішень та інші;
• Алгоритми глибокого навчання: transformers, reinforcement learning, autoencoders, diffusion models, тощо;
• Досвід розробки продуктів AI: NLP, CV, Recsys, Generative AI;
• MLOps.

Що потрібно робити:

• Вирішувати продуктові та дослідницькі виклики крутого українського продукту;
• Працювати з реальними даними реальних користувачів;
• Вивчати та впроваджувати складні state-of-the-art алгоритми в області машинного навчання для вирішення практичних задач;
• Оцінювати технічні компроміси по кожному рішенню;
• Працювати в тісному співробітництві з іншими командами для дослідження нових можливостей використання інструментів AI.

Що ми пропонуємо:

• Роботу в стабільній компанії — адже ми понад 14 років на ринку;
• Дійсно цікаві завдання: бери участь у розвитку медіасервісу, який об’єднує мільйони користувачів;
• Відносини, побудовані на довірі, та багато можливостей для розвитку;
• Уроки настільного тенісу та гри на фортепіано
• Безкоштовні уроки англійської мови;
• Корпоративного психолога;
• Знижки від брендів-партнерів та нашого сервісу.

Відповідаючи на вакансію і надіславши своє резюме в Компанію (ТОВ «МЕГОГО»), зареєстровану й діючу відповідно до законодавства України, реєстраційний номер 38347009, адреса: Україна, 01011, місто Київ, вул.Рибальська, будинок 22 (далі «Компанія»), ви підтверджуєте та погоджуєтеся з тим, що Компанія обробляє ваші особисті дані, представлені у вашому резюме, відповідно до Закону України «Про захист персональних даних» та правил GDPR.

Команда MEGOGO шукає Data Scientist, який допоможе вдосконалити наші системи персоналізації, пошуку та рекомендацій. Якщо тобі цікаво працювати з реальними даними мільйонів користувачів, застосовувати NLP-моделі в продакшені та розвивати сучасні Recommender Systems — приєднуйся!

Що на тебе очікує:

• Розробка та розвиток моделей рекомендацій для різного типу контенту;
• Використання NLP-моделей для покращення пошуку та персоналізації;
• Участь у створенні продуктів, пов'язаних з використанням NLP напрямку(аналіз, пошук, створення власних фіч з текстової складової, тощо);
• Робота з великими масивами користувацьких даних для побудови унікальних моделей персоналізації контенту;
• Участь у побудові та вдосконаленні пайплайнів для тренування та деплою ML-моделей;
• Тестування гіпотез, запуск A/B експериментів та інтерпретація їх результатів;
• Співпраця і обмін досвідом з іншими DS-фахівцями для вирішення задач в суміжних напрямках.

Необхідний досвід:

• 3+ роки досвіду роботи в ролі Data Scientist або ML Engineer;
• Впевнене знання Python та бібліотек для аналізу даних та машинного навчання (Pandas, Scikit-learn, PyTorch або TensorFlow);
• Розуміння алгоритмів рекомендаційних систем: collaborative filtering, matrix factorization, content-based methods, hybrid models, RL;
• Досвід роботи з NLP-підходами: embedding models, text classification, entity recognition, transformers;
• Досвід проведення складних EDA на реальних даних;
• Базовий досвід з MLOps-підходами;
• Розуміння A/B тестування, перевірки статистичних гіпотез;
• Добре розуміння SQL та аналіза даних: робота з будь-якими джерелами даних (SQL, noSQL, векторні бази даних, column-oriented бази даних , тощо).

Шукаємо людину, яка:

• Має бажання ставати сильніше разом з командою;
• Має RnD mindset: розуміння коли треба зробити швидко для перевірки гіпотези і коли дуже якісно, бо від результату залежить користувацький досвід тисяч людей;
• Готова відкрито висловлювати будь-які свої думки.

Буде перевагою:

• Досвід з Elasticsearch або іншими пошуковими системами;
• Досвід роботи з алгоритмами глибокого навчання: transformers, reinforcement learning, autoencoders, тощо.
   

Що ми пропонуємо:

• Роботу в стабільній компанії — адже ми понад 14 років на ринку;
• Дійсно цікаві завдання: бери участь у розвитку медіасервісу, який об’єднує мільйони користувачів;
• Відносини, побудовані на довірі, та багато можливостей для розвитку;
• Уроки настільного тенісу та гри на фортепіано
• Безкоштовні уроки англійської мови;
• Корпоративного психолога;
• Знижки від брендів-партнерів та нашого сервісу.

Ми прагнемо бути роботодавцем, якого обирають.

Будемо вдячні, якщо заповниш коротке опитування про те, що для тебе важливо. Це допоможе нам краще розуміти очікування кандидатів і створювати ще більш комфортне середовище в MEGOGO.

Посилання тут - https://bit.ly/43YaxBH

Відповідаючи на вакансію і надіславши своє резюме в Компанію (ТОВ «МЕГОГО»), зареєстровану й діючу відповідно до законодавства України, реєстраційний номер 38347009, адреса: Україна, 01011, місто Київ, вул.Рибальська, будинок 22 (далі «Компанія»), ви підтверджуєте та погоджуєтеся з тим, що Компанія обробляє ваші особисті дані, представлені у вашому резюме, відповідно до Закону України «Про захист персональних даних» та правил GDPR.

Ми шукаємо senior-спеціаліста, який відповідатиме за побудову та розвиток систем ризик-менеджменту, ціноутворення й аналітики на основі даних marketplace ігрових скінів (CS2, Dota 2, Rust).

 

Обов’язки:

• Розробляти та впроваджувати системи ризик-менеджменту (fraud detection, контроль аномалій, захист від збитків)
• Формувати та оптимізувати моделі ціноутворення (ключова зона відповідальності)
• Аналізувати дані щодо покупок і продажів, виявляти закономірності та точки зростання
• Автоматизувати процеси прийняття рішень із використанням Data Science / AI
• Будувати системи контролю, включаючи механізми «kill-switch» для мінімізації ризиків
• Оптимізувати швидкість і якість закупівлі інвентарю
• Проводити оцінку вартості скінів і розвивати продуктову аналітику
• Працювати з даними marketplace: збір, парсинг, обробка та аналіз market cap

Вимоги:

• 3+ роки досвіду в Data Science / Data Analytics
• Розуміння принципів роботи marketplace ігрових скінів (CS2, Dota 2, Rust)
• Просунутий рівень SQL
• Досвід роботи з великими даними (Spark / BigQuery / ClickHouse — буде перевагою)
• Практичний досвід в одному або кількох напрямках (risk / fraud detection, pricing / trading systems)
• Аналітика маркетплейсів
• Розуміння A/B тестування та ключових продуктових метрик

Буде плюсом:

• Впевнене володіння Python (pandas, numpy, sklearn / pytorch)
• Досвід роботи з real-time системами (Kafka, streaming)
• Бекграунд у фінтеху / трейдингу / igaming / маркетплейсах
• Досвід інтеграції та роботи з API і продакшн-системами
• Досвід роботи зі Steam API або даними ігрових скінів

Ми — українська MilTech-компанія, що створює майбутнє оборонних технологій. Ми розробляємо та виробляємо безпілотні системи й технологічні рішення, що вже довели свою ефективність у реальних бойових умовах. 

Наш відділ R&D об’єднує кращих інженерів, конструкторів, фахівців з RF і Hardware та багатьох інших. Завдяки власним виробничим потужностям ми забезпечуємо швидкий цикл впровадження інновацій — від ідеї до масового виробництва. Кожне оновлення продукту базується на прямому фідбеку від військових, що дозволяє нам створювати максимально актуальні рішення.
 

Твій виклик: Last Mile Targeting
 

Ми не граємо в симуляції заради статей на ArXiv. Твоє завдання — створити «мізки» дрона, здатні довести апарат до цілі в умовах повного РЕБ, шквального вітру та критичного браку обчислювальних ресурсів.
 

Це робота на межі можливостей: запуск RL-агентів на Raspberry Pi та подолання Sim2Real gap так, щоб модель не «втрачала» ціль через туман чи вібрації. Ми даємо тобі повний карт-бланш на архітектуру з нуля.
 

Що ти будеш робити:

• End-to-End Pipeline: Побудова архітектури навчання від симулятора до деплою на реальне залізо.
• RL Control: Розробка моделей керування (PPO, SAC, TD3), що приймають рішення на основі відеопотоку та сенсорів у real-time.
• Sensor Fusion: Реалізація стабільного керування (Kalman Filters або RL-native підходи) у зв'язці з Sensor Engineers.
• Sim2Real & Domain Randomization: Створення симуляційного середовища (Isaac Gym / AirSim / Custom UE) з глибокою рандомізацією для роботи в екстремальну погоду (сніг, дощ, низька видимість).
• Optimization: Квантування та прунінг моделей для досягнення стабільного FPS на обмежених ресурсах (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson).
   

Наш ідеальний кандидат:

• Має досвід з RL-алгоритмами та розуміє, як змусити їх працювати в реальних системах.
• Знає, як наблизити фізику симулятора до реальності, щоб мінімізувати Gap при переносі на борт.
• Розуміє обмеження компактних комп’ютерів і вміє боротися за кожну мілісекунду інференсу.
• Готовий бути архітектором: самостійно обирати стек, симулятор та підхід.
   

Розглядаємо також: якщо ти маєш міцний бекграунд у CV/ML та досвід з дронами, але хочеш «увірватися» саме в Reinforcement Learning.
 

Буде плюсом: Досвід з TensorRT, PyTorch Mobile, SNPE, AIMET, Tensorflow Lite, gamedev (UE) або безпосередньо з БПЛА різних типів.
 

Чому варто приєднатися:

• Прямий вплив: Твій код буде «в полі» вже за лічені тижні, безпосередньо впливаючи на хід подій.
• Свобода та ресурси: Ти сам обираєш інструменти. Ми оплачуємо участь у топових конференціях (CVPR, NeurIPS, ICRA) та профільне навчання.
• R&D Полігон: Можливість миттєво тестувати гіпотези на реальних апаратах у найскладніших погодних умовах.
• Команда: Працюй пліч-о-пліч з експертами з GNC, RF, Hardware та топовими C++ розробниками.
• Стабільність: Офіційне працевлаштування, «біла» зарплата та бронювання.
• Турбота: Медичне страхування, 24 дні відпустки + додатковий вихідний на день народження.
• Self-care: Повна оплата лікарняних та 3 дні self-care на рік без жодних довідок.
• Розвиток: Корпоративна бібліотека, курси англійської, навчання Hard & Soft skills.

Готовий навчити дрони перемагати? Чекаємо на твоє CV!

Eleven — рекрутингова агенція, яка спеціалізується на пошуку працівників для компаній у галузі військових технологій. Наша мета — підтримувати розвиток оборонної промисловості та допомагати об’єднувати тих, хто наближає до перемоги.

Роботодавець — українська компанія, яка займаємось виробництвом компонентів електроніки від ідеї до втілення! Компанія пропонує можливість реалізувати рішення та впливати на події уже зараз.

У зв’язку з активним розширенням шукаємо в команду Data Annotator.

Обов’язки:

• Анотація та розмітка зображень і відео для задач Computer Vision та Machine Learning;
• Виконання різних типів розмітки: bounding boxes, polygons, keypoints, segmentation masks, classification;
• Робота з інструментами для анотації даних (CVAT, LabelImg, Label Studio, Supervisely або аналоги);
• Підготовка, перевірка та підтримка якості датасетів відповідно до вимог проєкту;
• Дотримання стандартів форматів даних (JSON, XML, COCO, YOLO, Pascal VOC);
• Виявлення та виправлення помилок у розмітці, участь у процесах контролю якості;
• Робота з великими обсягами даних у команді, уточнення вимог до розмітки;
• Дотримання внутрішніх інструкцій, гайдів і дедлайнів.

Вимоги:

• Середня спеціальна або вища освіта;
• Досвід роботи з анотацією даних або підготовкою датасетів буде перевагою;
• Впевнене користування ПК (Windows/Linux);
• Досвід роботи з інструментами для анотації даних (CVAT, LabelImg, Label Studio, Supervisely або аналоги);
• Розуміння основних типів розмітки (bounding boxes, polygons, segmentation тощо);
• Базові знання форматів даних (JSON, XML, COCO, YOLO, Pascal VOC);
• Уважність до деталей, висока якість і швидкість виконання задач;
• Базове розуміння Computer Vision та Machine Learning буде плюсом.

Буде плюсом:

• Досвід роботи з даними з дронів, камер спостереження або інших сенсорів;
• Розуміння специфіки технічних або військових об’єктів у даних;
• Досвід керування дроном (реальним або в симуляторі);
• Наявність водійських прав.

Що ми пропонуємо:

📍 Мінімум бюрократії — короткий шлях від ідеї до її реалізації.

📍Ефективні рішення не відкладаються, а впроваджуються.

📍Швидке професійне зростання у сфері defense-tech.

📍Сучасна техніка для комфортної і продуктивної роботи.

📍Комфортний офіс зі снеками та фруктами, а також паркомісця для співробітників (робота full-time в офісі)

📍Медичне страхування.

📍Оплачувана відпустка та лікарняні.

📍Гнучкий графік роботи ( 8:00-17:00/ 9:00-18:00/ 10:00-19:00/11:00-20:00)

📍Бронювання з першого робочого дня (відповідно до законодавства, за наявності необхідних документів).

ПРО НАС:

SoftServe — це глобальна компанія з цифрових рішень, заснована у 1993 році, з головним офісом в Остіні, штат Техас.

Маючи понад 2000 активних проєктів у США, Європі, Азійсько-Тихоокеанському регіоні та Латинській Америці, ми забезпечуємо значущі результати завдяки сміливому мисленню та глибокій експертизі. Наші фахівці створюють інноваційні рішення, впроваджують новації та щиро захоплюються своєю справою.

AI and Data Science Center of Excellence — це провідний центр експертизи у сфері штучного інтелекту та машинного навчання в SoftServe, розташований переважно в Європі. Наша команда налічує понад 130 експертів: Data Scientists, ML/LLM Architects, MLOps Engineers та Research Analysts, які охоплюють повний цикл AI — від постановки задачі до впровадження.

У 2024 році ми реалізували понад 150 AI-проєктів, з яких понад 100 були присвячені Generative AI, поєднуючи масштабність із вимірюваним впливом.

Ми є партнером NVIDIA Service Delivery у 2024 році та маємо тісну співпрацю з Google Cloud, Amazon і Microsoft, що дозволяє нам працювати з найсучаснішими інструментами та технологіями.

Ми також керуємо внутрішньою лабораторією Gen AI Lab — інноваційним осередком прикладних досліджень і міждисциплінарної співпраці у сфері Generative AI.

У 2025 році одним із ключових напрямів інновацій є Agentic AI — автономні агентні системи, здатні вирішувати складні задачі в реальному світі як для клієнтів, так і для внутрішніх потреб.

ЯКЩО ТИ:

• Senior Computer Vision Engineer та маєш 4+ роки досвіду у computer vision, deep learning та сучасних AI‑системах;
• володієш класичним computer vision, зокрема geometric methods: camera calibration, feature matching, homography estimation та суміжними підходами;
• маєш значний hands‑on досвід роботи з Python та PyTorch,
• маєш досвід побудови та підтримки end‑to‑end training pipelines для research та production середовищ;
• маєш практичний досвід розробки multimodal та generative AI‑систем, включно з transformers, diffusion models та vision‑language models;
• почуваєшся впевнено, працюючи з моделями на всіх етапах від експериментів та оцінювання до оптимізації й деплойменту з використанням ONNX, TensorRT або Triton;
• спеціалізуєшся щонайменше в одному з напрямів: 3D computer vision, anomaly detection, edge AI або model compression;
• працюєш з cloud‑середовищами та MLOps‑практиками в AWS, GCP або Azure;
• маєш аналітичне мислення та освіту в галузі Computer Science, Applied Mathematics, Physics або суміжній;
• володієш англійською на рівні Upper‑Intermediate або вище.

І ТИ ХОЧЕШ:

• розробляти advanced computer vision та generative AI‑рішення для реальних бізнес‑задач;
• будувати, fine‑tune, оцінювати та деплоїти моделі для генерації, покращення та розуміння зображень і відео;
• працювати з великими датасетами та cloud‑інфраструктурою для побудови стабільних production‑ready AI‑систем;
• співпрацювати з інженерами, researchers та stakeholders, перетворюючи ідеї та вимоги на масштабовані технічні рішення;
• впливати на технічний напрям, ділитися експертизою з командою та драйвити високоефективні AI‑ініціативи;
• підтримувати тісну співпрацю між Computer Vision Engineers, Data Scientists, DevOps та ML Engineers, створюючи інфраструктуру, ефективні процеси й production‑pipeline та інтегруючи їх у існуючі бізнес‑середовища.

РАЗОМ МИ БУДЕМО:

• формувати майбутнє AI та Data Science через інновації та спільний розвиток;
• розвивати Agentic AI — інтелектуальні мультиагентні екосистеми, що забезпечують автономність, масштабованість і бізнес-цінність;
• отримувати доступ до світового рівня навчання, досліджень і співпраці з провідними партнерами;
• використовувати найсучасніші інструменти та технології на різноманітних проєктах;
• брати участь у міжнародних заходах та отримувати сертифікації з передових технологій;
• мати доступ до потужних освітніх і mentorship‑програм;
• спілкуватися з провідними світовими компаніями з нашого портфоліо.

Про нас: 

Ми український стартап у сфері defence tech, який об'єднує інноваційні технології та інженерні рішення для створення продуктів, які забезпечують безпеку та захист. Зараз ми шукаємо Computer Vision Engineer для посилення команди.

Робота з офісу у Львові

Що ви будете робити:

• Проектувати, розробляти та оптимізувати алгоритми Computer Vision
• Розробляти та адаптувати pipeline передачі та обробки відеоданих - налаштування архітектури для прискорення обробки зображень та мінімізації затримок
• Здійснювати програмування та розробку програмних компонентів
• Ініціативати вдосконалення продукту - самостійний пошук технічних рішень для підсилення нового CV-напрямку в межах стартапу.
   

Вимоги:

• Володіння мовами програмування: C++, Python
• Досвід роботи з класичними алгоритмами Computer Vision
• Досвід роботи NN-based  Computer Vision
• Навички прискорення обробки відеоданих: Оптимізація Pipeline.
• англійська — рівень B1+ (читання технічної документації).

Буде перевагою:

• Досвід роботи з gstreamer, ffmpeg
• Написання власних компонентів gstreamer
• Досвід video encoding h264, h265
• Досвід з апаратним прискоренням обробки відео

Ми пропонуємо:

• офіційне працевлаштування та можливість бронювання;
• графік роботи з 9:00 до 18:00 або з 10:00 до 19:00 - обирай зручний для себе варіант;
• можливість професійного зростання, навчання та розвитку в команді, яка готова підтримати;
• дружню, неформальну атмосферу та відкритість до нових ідей - ми цінуємо ініціативність і даємо простір для реалізації власних технічних рішень.

Ми уважно переглянемо ваше резюме та звʼяжемося з вами протягом 5-10 робочих днів, якщо ваш досвід відповідатиме поточним потребам команди.

Державна служба статистики України — це команда, яка перетворює дані на рішення для розвитку країни.

Ми перебуваємо у процесі цифрової трансформації: автоматизуємо процеси, будуємо сучасну ІТ-інфраструктуру та запускаємо сервіси, що роблять статистику зрозумілою й доступною для всіх. Сьогодні ми посилюємо ІТ-напрям і шукаємо фахівців, які хочуть впроваджувати нові підходи та створювати сучасну державну статистику разом із нашою командою.
 

У Держстаті ваша робота впливає на більше, ніж одну систему — вона змінює державні сервіси та зміцнює довіру громадян до держави

Наш ідеальний кандидат (ка) — BI аналітик(ка) (BI Analyst), який(а) гратиме ключову роль у забезпеченні користувачів найкращими візуалізаціями. Ви будете творити магію з даними та використовувати найсучасніші BI інструменти для створення автоматизованих інформаційних панелей та звітів, які стануть відображенням роботи цілої команди дата продукту!

Обовʼязки:

• Створення автоматизованих інформаційних панелей та звітів для забезпечення обізнаності й розуміння ключових показників роботи організації за допомогою різноманітних BI інструментів та аналітичних підходів
• Робота зі стейкхолдерами для визначення вимог до візуалізацій за останніми трендами користувацького ринку
• Підготовка дашбордів у BI на базі підготованих датасетів
• Навчання користуванням новітніми ВІ інструментами
   

Чекаємо від вас:

• Вища освіта в галузі економіки, математики, інформатики або суміжних галузей
• Досвід роботи у сфері IT або статистики, а також вже є певний досвід як BI аналітик
• Впевненість у роботі з BI інструментами, такими як PowerBI
• Бажання будувати комплексні візуалізації, що водночас будуть зручними широкому спектру користувачів

Додаткові навички:

• Робота з DAX
• Моделювання даних в Power BI
• Power BI Service
• Jira та Confluence
• Гарне володіння Excel
• Тайм-менеджмент та пріоритизація

Є можливість частково працювати онлайн, але важливо бути доступним у Києві при потребі.

Ми пропонуємо:

• Офіційне працевлаштування за КЗпП і повний соцпакет (24 дні відпустки, оплачувані лікарняні).
• Стабільність і прозорі умови.
• Участь у проєктах, що впливають на розвиток країни та допомагають людям.
• Можливості для професійного зростання й навчання.
• Підтримку ваших ідей та ініціатив.
   

Процес найму

Ми цінуємо відкритість і хочемо, щоб ви знали, як проходить наш процес відбору — прозоро, зрозуміло та з повагою до вашого часу. Зазвичай він складається з кількох етапів і триває від кількох днів до двох тижнів, залежно від ролі.
Ми завжди надаємо фідбек після кожного етапу, щоб ви знали, на якому етапі перебуваєте.

• Первинна співбесіда.
  Перевірка резюме та базових навичок. Обговорення досвіду роботи, мотивації та очікувань. Розповідь про компанію, команду та умови роботи.
• Технічна співбесіда.
  Питання по спеціалізації (теорія + практичні приклади). Обговорення попередніх проєктів. Можливе виконання невеликого завдання в реальному часі.
• Тестове завдання (за потреби).
  Надання завдання з чіткими інструкціями та дедлайном. Перевірка якості виконання, креативності, дотримання вимог.
• Фіналізація найму.
  Підготовка та відправка оферу (умови роботи, зарплата, дата виходу). Обговорення деталей та відповіді на запитання кандидата. Очікування підтвердження та підписання оферу.
   

Ваш досвід — наш наступний крок до успіху.
Якщо ви бачите себе частиною нашої команди, не зволікайте з відгуком.
Чекаємо на ваше резюме для знайомства та обговорення деталей співпраці.

Ми шукаємо Machine Learning Engineer (ML Engineer), який прагне працювати в динамічному середовищі та розділяє цінності взаємної довіри, відкритості та ініціативності.

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

Ми прагнемо знайти цілеспрямованого професіонала, який вміє працювати в режимі багатозадачності, орієнтованого на якість та результат.

Основні обов’язки:

- Розробка GenAI рішень: Створення та підтримка пайплайнів для генерації персоналізованого контенту (текст, зображення) під задачі CVM
- Fine-tuning та адаптація моделей: Донавчання моделей на внутрішніх даних банку для забезпечення необхідного Tone of Voice та візуального стилю
- Створення AI-асистентів для автоматизації внутрішніх задач 
- Тісна взаємодія з технічними командами та бізнес-замовниками для успішного впровадження ML-сервісів у внутрішні системи та процеси банку

Основні вимоги:

- Вища освіта (в галузі прикладної математики, статистики, економічної кібернетики, програмування)

- 2+ роки досвіду роботи в області в Data Science / Machine Learning

- Досвід повного циклу розробки моделей: від збору даних та аналізу до впровадження.

- Досвід написання запитів до БД

- Практичний досвід роботи з GenAI: успішні кейси донавчання LLM або моделей генерації зображень
Відмінне знання Python (ML toolkit) та SQL (написання складних запитів, оптимізація)

- Глибоке розуміння методів машинного навчання, алгоритмів, математичної статистики, теорії ймовірностей та аналізу даних.

- Практичний досвід роботи з Amazon Bedrock та Google Gemini, а також використання оркестраторів (наприклад, LangChain або LlamaIndex) для побудови застосунків

- Глибоке розуміння технік генерації (Prompt Engineering, In-context learning) та досвід налаштування моделей для створення персоналізованого контенту (текст/зображення) під бізнес-вимоги

- Вміння створювати чітку технічну документацію та візуалізувати результати роботи моделей

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

Станьте частиною команди, що створює цифрову реальність!

MODUS X — українська ІТ-компанія, команда 650+ інженерів, архітекторів, спеціалістів з безпеки та датасаєнтистів.​ Ми розпочали та продовжуємо супровід цифрової трансформації ДТЕК, яка першою в енергетиці України стала на шлях масштабного діджитал-перетворення. Нині виділились в окрему компанію, щоби ділитися своїм досвідом та експертизою назовні, залишаючись ІТ-опорою для тих, хто несе світло та сприяє відновленню країни.

Шукаємо Middle Scientist, для підсилення Data Science-команди. Який буде долучений до виконання повного циклу проектів — від аналізу даних до запуску моделі у продакшн, працюючи у крос-функціональній команді.

Функції посади:

• Аналіз проблеми та постановка задачі
• Збір, очищення та підготовка даних
• Моделювання та експерименти
• Валідація та пояснення результатів
• Співпраця та комунікація
• Поліпшення процесів та менторство
• R&D та розвиток експертизи

Професійні компетенції:

• Вміння чітко формулювати задачу та ставити питання
• Вміння подивитись на проблему під іншим кутом зору
• Python (pandas, NumPy, scikit-learn), SQL; впевнена робота з Git.
• Класичні ML-алгоритми (Gradient Boosting — XGBoost/LightGBM/CatBoost, Random Forest, Logistic/Linear Regression, k-NN); знання методів регуляризації, крос-валідації та підбору гіперпараметрів.
• Ймовірнісні розподіли, перевірка гіпотез, A/B-тести, інтепретованість моделей.
• PyTorch або TensorFlow/Keras для задач CV чи NLP; уміння будувати та тренувати моделі з TensorBoard-логуванням.
• MLflow / Weights & Biases, Docker; базове розуміння CI/CD для ML-пайплайнів.
• Практичний досвід у хоча б одній із платформ (AWS, GCP, Azure) для розгортання або тренування моделей.
• Наявність сертифікації по Data&AI
• Вміння незалежно перевіряти вхідні дані та результат
• Автономність
• Комунікабельність

Ми пропонуємо:

• Офіційне працевлаштування
• Kонкурентний рівень заробітної плати та соціальні гарантії
• Корпоративна програма медичного страхування та програма психологічної підтримки співробітників
• Роботу в інноваційному парку Unit City
• Можливості навчання та професійний розвиток (онлайн курси, аудиторні тренінги, майстер-класи, професійні спільноти)

Ми цінуємо ваш інтерес до MODUS X та готовність приймати виклики. Тут кожен може розкрити свої таланти й зробити внесок у спільний успіх. Ми інвестуємо в розвиток, допомагаємо отримувати нові знання та досягати професійних цілей.

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

Більше інформації про компанію та наш досвід на офіційній сторінці MODUS X в LinkedIn.

Направляючи резюме на цю вакансію, Ви надаєте згоду ТОВ «МОДУС ІКС» на обробку наданих Вами персональних даних згідно Закону України «Про захист персональних даних». Згода надається в тому числі для їх обробки в зовнішніх системах, з метою супроводження процесу найму.

Мова та технології:

Python або R   Scikit-learn  XGBoost  LightGBM  CatBoost  TensorFlow  SQL

Твої обов’язки:

Створення моделей скорингу для оцінки кредитного ризику (аплікаційний, поведінковий)

Розробка антифрод-систем для виявлення підозрілих транзакцій та шахрайства

Впровадження алгоритмів раннього попередження ризиків на основі даних транзакцій, поведінкових та демографічних даних

Підготовка великих обсягів даних для тренування моделей (препроцесинг, трансформація, очищення)

Аналіз транзакційних даних, поведінкових патернів клієнтів та створення нових фіч для моделей

Використання історичних даних для визначення трендів шахрайства або фінансових ризиків

Проведення тестування, оцінки та оптимізації моделей за допомогою метрик точності, recall, precision, AUC-ROC, F1

Реалізація та підтримка моделей у реальному часі для забезпечення високої швидкості обробки та точності

Інтеграція моделей у продакшн середовище

Моніторинг моделей на продакшені

Масштабування рішень для роботи з великим обсягом транзакцій у реальному часі

Робота з аналітиками даних, продуктовими командами та департаментом ризиків для визначення бізнес-вимог

Взаємодія з інженерами для інтеграції моделей у існуючі платформи

Вимоги:

Вища технічна освіта (комп’ютерні науки, математика, статистика, економіка, або фінанси)

Мінімум 3 роки досвіду роботи у сфері машинного навчання та ризик-моделей

Практичний досвід розробки скорингових моделей або антифрод-систем

Високий рівень володіння Python або R

ML-фреймворки: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost

Глибоке навчання: TensorFlow, PyTorch (додатково)

Досвід роботи з SQL для отримання даних із баз

Робота з великими даними: Spark (буде плюсом)

Регресії, дерева рішень, ансамблеві методи, кластеризація, аномалія детекшн (anomaly detection)

ROC-AUC, Precision/Recall, Gini, KS

Побудова антифрод-моделей на основі поведінкових даних (напр. моделі виявлення аномалій)

Досвід роботи з часо-рядними даними та фічами для аналізу транзакцій

Знання систем скорингу 

Досвід роботи з API для реального часу

Знання хмарних сервісів (AWS, Azure)

Системи контролю версій: Git

Добре мати:

Досвід у створенні rule-based та ML-базованих антифрод-систем

Розуміння бізнес-логіки фінансових процесів, кредитування та платежів

Досвід роботи з graph-based системами для детекції шахрайства

Досвід роботи з системами потокової обробки даних

Що ми пропонуємо:

Роботу у цікавих проєктах з нестандартними рішеннями

Ринкову оплату праці

Повний бухгалтерський супровід

Performance review

Командну підтримку у адаптації на новому робочому місці

Швидкість у прийнятті рішень

Безпосередній вплив на розвиток продукту

Оплачувані лікарняні та відпустка

Можливість повного remote

Гнучкий графік роботи, де головне – результат.

About Tie

Tie is building the next generation of identity resolution and marketing intelligence. Our platform connects hundreds of millions of consumers across devices, browsers, and channels—without relying on cookies—to power higher deliverability, smarter targeting, and measurable revenue lift for modern marketing teams.

At Tie, AI is not a feature—it is a core execution advantage. We operate large-scale identity graphs, real-time scoring systems, and production ML pipelines that directly impact revenue, deliverability, and customer growth.

The Role

We are looking for a Senior AI / Machine Learning Engineer to design, build, and deploy production ML systems that sit at the heart of our identity graph and scoring platform. You will work at the intersection of machine learning, graph data, and real-time systems, owning models end to end—from feature engineering and training through deployment, monitoring, and iteration.

This role is highly hands-on and impact-driven. You will help define Tie’s ML architecture, ship models that operate at sub-second latency, and partner closely with platform engineering to ensure our AI systems scale reliably.

What You’ll Do

• Design and deploy production-grade ML models for identity resolution, propensity scoring, deliverability, and personalization
• Build and maintain feature pipelines across batch and real-time systems (BigQuery, streaming events, graph-derived features)
• Develop and optimize classification models (e.g., XGBoost, logistic regression) with strong handling of class imbalance and noisy labels
• Integrate ML models directly with graph databases to support real-time inference and identity scoring
• Own model lifecycle concerns: evaluation, monitoring, drift detection, retraining, and performance reporting
• Partner with engineering to expose models via low-latency APIs and scalable services
• Contribute to GPU-accelerated and large-scale data processing efforts as we push graph computation from hours to minutes
• Help shape ML best practices, tooling, and standards across the team

What You’ll Bring

Required Qualifications

• 5+ years of experience building and deploying machine learning systems in production
• Strong proficiency in Python for ML, data processing, and model serving
• Hands-on experience with feature engineering, model training, and evaluation for real-world datasets
• Ability to travel outside of Ukraine is a must
• Experience deploying ML models via APIs or services (e.g., FastAPI, containers, Kubernetes)
• Solid understanding of data modeling, SQL, and analytical workflows
• Experience working in a cloud environment (GCP, AWS, or equivalent)
• Experience with graph data, graph databases, or graph-based ML

• Familiarity with Neo4j, Cypher, or graph algorithms (community detection, entity resolution)

  Preferred / Bonus Experience

• Experience with XGBoost, tree-based models, or similar classical ML approaches
• Exposure to real-time or streaming systems (Kafka, Pub/Sub, event-driven architectures)
• Experience with MLOps tooling and practices (CI/CD for ML, monitoring, retraining pipelines)
• GPU or large-scale data processing experience (e.g., RAPIDS, CUDA, Spark, or similar)
• Domain experience in identity resolution, marketing technology, or email deliverability

Our Technology Stack

• ML & Data: Python, Pandas, Scikit-learn, XGBoost
• Graphs: Neo4j (Enterprise, GDS)
• Cloud: Google Cloud Platform (BigQuery, Vertex AI, Cloud Run, Pub/Sub)
• Infrastructure: Docker, Kubernetes, GitHub Actions
• APIs: FastAPI, REST-based inference services

What We Offer

• Competitive compensation, including salary, equity, and performance incentives
• Opportunity to work on core AI systems that directly impact revenue and product differentiation
• High ownership and autonomy in a senior, hands-on role
• Remote-first culture with a strong engineering and data focus
• Exposure to cutting-edge problems in identity resolution, graph ML, and real-time AI systems

• Clear growth path toward Staff / Principal IC roles

  What else:

• 4 weeks of paid vacation per year (flexible scheduling)
• Unlimited sick leave — we trust your judgment and care about your health
• US Bank Holidays off (American calendar)
• Remote-first culture and flexible working hours
• Flat structure, no micromanagement, and full ownership

• Opportunity to make a real impact during a critical growth phase

  Interview Process

• Recruitment Screening Call
• Test task in Hackerrank for 1h
• Technical deep dive Interview (1,5h)  in English

• Final interview with CTO in English

  Why Join Us?

• High-impact delivery leadership role during a critical period
• Real ownership and autonomy
• Opportunity to shape delivery across the entire engineering organization
• Exposure to SaaS, data, integrations, automation, and platform work
• Collaboration with global teams and vendors
• A strong product with real scale and momentum

Why This Role Matters

At Tie, your work will not live in notebooks or experiments—it will power production systems used by real customers at scale. You will help define how AI is embedded into the company’s core platform and play a key role in making machine learning a durable competitive advantage.

Part-time, 3-4 hours a day

No need for the US time overlap, but should be available for meeting from 9 AM – 12 PM ET

On behalf of our Client from USA, Mobilunity is looking for a Senior Data Scientist

We are looking for a Senior Data Scientist with expertise in Large Language Models (LLMs) and
Generative AI to lead the design and delivery of end-to-end AI systems that generate
high-quality insights from complex unstructured datasets. This role requires strong ownership
across the full lifecycle from data preparation and model fine-tuning to RAG pipeline architecture
and scalable deployment on AWS.

Key Responsibilities:

• Architect and implement end-to-end LLM-based solutions for insight generation and
  automation
• Lead the design and optimization of Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines,
  including ingestion, chunking strategies, embedding generation, indexing, and retrieval tuning
• Fine-tune, evaluate, and optimize LLMs using advanced techniques (e.g., instruction tuning,
  LoRA)
• Define and enforce best practices for data preprocessing, cleaning, normalization, and
  transformation across diverse data sources
• Provide hands-on guidance and code/data reviews for existing data scientists
• Help the team develop practical intuition for LLM fine-tuning and evaluation
• Establish simple, repeatable workflows for experimentation and iteration
• Prevent over-engineering and ensure focus on business outcomes
• Design scalable and cost-efficient AI/ML solutions leveraging AWS services
• Own the development of vector search infrastructure and embedding pipelines
• Establish robust evaluation frameworks for LLM outputs (accuracy, relevance, hallucination reduction)
• Collaborate cross-functionally with engineering, product, and business stakeholders to
  translate requirements into AI solutions
• Drive MLOps best practices including versioning, monitoring, CI/CD, and performance
  optimization
• Ensure data governance, security, and compliance in all AI workflows

Required Skills & Qualifications:

• Master’s or PhD in Computer Science, Data Science, Machine Learning, or related field (or equivalent experience)
• 3+ years of experience in data science, machine learning, or applied AI roles
• Experience mentoring or leading data scientists in applied ML/LLM projects
• Proven experience designing and deploying LLM-based solutions in production
• Hands-on experience fine-tuning open-source LLMs (Llama, Mistral, Qwen)
• Experience with LoRA / QLoRA approaches
• Ability to work with limited datasets and iterate quickly
• Strong understanding of trade-offs between model size, cost, and performance
• Strong expertise in RAG architectures and semantic search systems
• Deep understanding of NLP, embeddings, and transformer-based models
• Advanced proficiency in Python and ML frameworks (e.g., PyTorch, TensorFlow)
• Hands-on experience with vector databases (e.g., FAISS, Pinecone, OpenSearch, Weaviate)
• Strong experience with AWS ecosystem (e.g., S3, SageMaker, Bedrock, Lambda, EC2, Step
  Functions)
• Experience building scalable data pipelines and distributed systems
• Solid understanding of API design, microservices, and system integration

Mandatory skills:

real production experience with LLM
RAG pipelines (end-to-end)
fine-tuning (LoRA / QLoRA)
vector DB (FAISS / Pinecone / etc.)
AWS (S3, SageMaker, etc.)

Preferred Qualifications:

• Experience with RLHF, prompt optimization, and evaluation frameworks for LLMs
• Experience with real-time or streaming data pipelines
• Knowledge of cost optimization strategies for LLM workloads

English: B2