Jobs Data Science

PwC is a global network of more than 370,000 professionals in 149 countries that turns challenges into opportunities. We create innovative solutions in audit, consulting, tax and technology, combining knowledge from all over the world.

PwC SDC Lviv, opened in 2018, is part of this global space. It is a place where technology is combined with team spirit, and ambitious ideas find their embodiment in real projects for Central and Eastern Europe.

What do we guarantee?

• Work format: Remote or in a comfortable office in Lviv - you choose.
• Development: Personal development plan, mentoring, English and Polish language courses.
• Stability: Official employment from day one, annual review of salary and career prospects.
• Corporate culture: Events that unite the team and a space where everyone can be themselves.

Join us as a Data Architect / Lead and play a key role in shaping the data foundation behind our next generation of analytics and AI solutions. In this position, you’ll define the architecture vision for our modern data ecosystem, guide a growing team of Data Engineers, and build cloud‑native platforms that unlock enterprise‑wide insights. This is a high‑impact role where you’ll work closely with business and technology leaders, influence strategic decisions, and drive the adoption of advanced analytics and Generative AI across the organization.

What You’ll Do:

Lead & Strategize

• Lead and mentor Data Engineers, fostering innovation and continuous improvement.
• Own the data architecture vision aligned with business goals.
• Partner with executives and stakeholders to turn strategic needs into scalable data solutions.

Architect & Build

• Design and optimize modern data platforms using Azure Data Lake, Databricks, SQL Server, Microsoft Fabric, and NoSQL.
• Build robust, scalable data pipelines across diverse data sources.
• Implement strong data quality, governance, and security practices.
• Support advanced analytics, machine learning, and AI-based solutions.

Enable Insights

• Build solutions that deliver accurate, timely insights for decision-makers.
• Collaborate on Power BI dashboards and executive reporting.
• Integrate Generative AI into insight-generation workflows.

Requirements:

• Bachelor’s degree in Computer Science, Data Engineering, or related field.
• 4+ years in data engineering, architecture, or analytics roles.
• Experience leading Data Engineering teams in enterprise settings will be a plus.
• Strong skills in Azure data services, Databricks, SQL, NoSQL, and Microsoft Fabric.
• Hands-on Power BI and enterprise reporting experience.
• Proven ability to build data pipelines and enforce data quality.
• Excellent communication skills, especially with executive stakeholders.
• Relevant certifications (Azure Data Engineer, Databricks, Fabric Analytics, etc.) are a plus.

Policy statements:
https://www.pwc.com/ua/uk/about/privacy.html

3 seniority levels available: Middle, Senior, Lead

Who we are looking for

We’re searching for a proactive and technically skilled Data Science Engineer with hands-on experience in building and delivering ML solutions. The ideal candidate has at least 2 years of relevant experience, a strong command of Python, practical knowledge of classical ML algorithms, and experience working on the full data science lifecycle — from data preparation through to model deployment. We value analytical thinkers who can work independently, collaborate with team members, and bring innovative ideas to solve complex business problems within real-world projects.
 

Your future role

You will work as part of the AI & Data team at Deloitte, leading end-to-end data science and machine learning tasks: from problem definition and data analysis to model building, validation, and deployment in production. You’ll be responsible for extracting and preparing raw data, building and optimizing ML models, analyzing results, and presenting actionable insights. Your tasks will also include collaborating with cross-functional teams, participating in code reviews, documenting solutions, and optionally mentoring juniors or interns.
 

What we offer

• Projects with tangible business impact and modern technical stack
• Opportunities to work with advanced ML, MLOps (Docker, KubeFlow), and deep learning frameworks
• Mentorship from senior team members and knowledge-sharing culture
• Access to international expertise and best practices within Deloitte Global
• Competitive salary & comprehensive benefits package
• Internal and external professional development, trainings, and certifications

• Flexible remote/hybrid work within Ukraine

   

More information about the company, project, and interview process will be provided in the first message after you apply.
Don’t hesitate to apply — we have several great opportunities for you to join our skilled AI team :)

About the team

Our AI & Data team transforms data into actionable insights and brings intelligent ML systems into production. We embrace experimentation and knowledge sharing, leveraging modern technologies to solve real business problems for clients in diverse industries. The team values initiative, autonomy, and professional growth, offering members the chance to deepen expertise in a collaborative and supportive environment.
 

About Deloitte

Deloitte is a global leader in audit, consulting, financial advisory, risk advisory, tax, and related services. With a presence in over 150 countries, we help clients navigate complex business challenges through innovative solutions and deep industry expertise. Our commitment to excellence, integrity, and client success drives everything we do. In Ukraine, Deloitte Digital Technology Solutions (DTS) is a hub of innovation where we build AI-powered solutions for leading enterprises across Europe and beyond.
 

Join MGID as a Data Scientist and become part of a team shaping the future of AdTech!
If you thrive on analyzing data, uncovering hidden patterns, and transforming insights into powerful solutions, this is your chance. We develop cutting-edge algorithms that drive the success of CPA  campaigns by achieving target metrics, increasing conversion volume, and maximizing budget efficiency. 

What You Will Do:

• Data Analysis: Explore data to identify trends, evaluate campaign performance, and support decision-making.
• Algorithm Development: Design, implement, and optimize algorithms for CPA optimization.
• Modeling and Optimization: Build and refine predictive models to improve decisions for CPA campaigns, ensuring alignment with business objectives.
• Stakeholder Collaboration: Work closely with product/business teams to translate technical solutions into measurable business impact.
• Experimentation and Validation: Conduct and evaluate A/B tests to assess the impact of algorithm changes.
• Visualization and Reporting: Create dashboards and visualizations to track key performance indicators (KPIs) and communicate findings to stakeholders.

Who You Are:

• Proactive problem-solving attitude: ability to independently analyze data, identify hidden issues, formulate hypotheses, suggest effective solutions, develop and test them.
• Ability to analyze and deeply explore data to extract valuable insights; ability to visualize and communicate those insights.
• Proven experience in data science, with a strong understanding of optimization problems.
• Proficiency in Python and SQL, including data manipulation and feature engineering.
• Expertise in machine learning techniques and tools (e.g., CatBoost, XGBoost, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
• English - Upper-Intermediate.

Will be a plus:

• The ideal candidate holds a MSc or PhD in Engineering, Statistics, Mathematics or related fields
• Familiarity with the AdTech domain.
• Experience with big data technologies (Spark, Hadoop) and processing large datasets.
• Hands-on experience with A/B testing and business metric optimization.
• Background in working with high-frequency or large-scale event data (e.g., 15B+ events daily).

Data Lab Scientist – Computer Vision

About Cyberette

Cyberette is an AI-native cybersecurity company developing forensic-grade technology to

detect digital manipulation in video, audio, and images. Our mission is to restore trust in

digital communication and protect organizations from deception in the AI era.

About the Role

We’re looking for a Data Lab Specialist with a solid background in data operations and

computer vision. You’ll be responsible for building and maintaining high-quality datasets that

fuel our detection models, ensuring accuracy, diversity, and consistency across all data

pipelines.

This role combines hands-on technical work with coordination — ideal for someone who

enjoys both creating structure and collaborating across teams.

Key Responsibilities

• Curate, collect, and annotate large-scale datasets for image and video analysis.

• Collaborate with the AI team to align data preparation with model goals.

• Ensure quality control and consistency across all dataset sources.

• Guide and coordinate junior team members or interns working on data tasks.

• Perform exploratory data analysis and identify dataset gaps or biases.

• Maintain clear documentation and versioning of data pipelines.

Requirements

• BSc/MSc in Computer Vision, Data Science, or related field.

• Proven experience with dataset preparation and management for machine learning.

• Strong understanding of computer vision principles and data labeling workflows.

• Proficiency in Python, Pandas and/or Polars, NumPy, and OpenCV.

• Experience working collaboratively with ML or research teams.

• Highly organized, detail-oriented, and dependable.

What We Value

Cyberette is built by a team of people who care deeply about purpose-driven innovation. We

believe in using AI to protect truth, identity, and digital integrity — and data is the foundation

of that mission.

Bonus Skills

• Familiarity with dataset tools (Label Studio, CVAT, Supervisely).

• Knowledge of multimodal or synthetic data generation.

• Understanding of ethical AI and dataset governance principles

Cтабільна FinTech компанія з перспективними планами розвитку та зростання зараз у пошуку Data Scientist.
Продукт — онлайн-сервіс для кредитування, який продовжує доопрацьовуватись новими фічами.
Технічні навички:

• Аналітичні здібності. Розуміння аналітичних інструментів і вміння ними користуватися;

• Досвід програмування в Python;

• Досвід роботи з реляційними базами даних (PostgreSql, MS SQL);

• Поглиблені знання Excel будуть плюсом;

• Досвід розробки, імплементації та аудиту скорингових моделей;

• Аналіз даних, пілотів, пошук статистичних взаємозв'язків, формування висновків;

• Постановка технічних завдань та тестування результатів.

Обов'язки:

• Розвиток та підтримка автоматичної системи прийняття рішень;

• Вигрузка та вдосконалення полотна даних для подальшого використання;

• Розробка \ імплементація \ підтримка \ моніторинг скорингових моделей;

• Перегляд, розробка та імплементація ризик-правил;

• Створення нових та автоматизація існуючих звітів;

• Оптимізація взаємодії із зовнішніми джерелами даних для підтримки прийняття кредитних рішень;

Досвід роботи в мікрокредитній установі або банку – конкурентна перевага.

Cтабільна FinTech компанія з перспективними планами розвитку та зростання зараз у пошуку Data Scientist.
Продукт — онлайн-сервіс для кредитування, який продовжує доопрацьовуватись новими фічами.
Технічні навички:

• Аналітичні здібності. Розуміння аналітичних інструментів і вміння ними користуватися;

• Досвід програмування в Python;

• Досвід роботи з реляційними базами даних (PostgreSql, MS SQL);

• Поглиблені знання Excel будуть плюсом;

• Досвід розробки, імплементації та аудиту скорингових моделей;

• Аналіз даних, пілотів, пошук статистичних взаємозв'язків, формування висновків;

• Постановка технічних завдань та тестування результатів.

Обов'язки:

• Розвиток та підтримка автоматичної системи прийняття рішень;

• Вигрузка та вдосконалення полотна даних для подальшого використання;

• Розробка \ імплементація \ підтримка \ моніторинг скорингових моделей;

• Перегляд, розробка та імплементація ризик-правил;

• Створення нових та автоматизація існуючих звітів;

• Оптимізація взаємодії із зовнішніми джерелами даних для підтримки прийняття кредитних рішень;

• Управління напрямком ризиків та аналітики (Risk & Analytics);
• Координація роботи невеликої команди (Data Scientist та Data Analyst): постановка задач, пріоритизація, контроль результатів;
• Участь у формуванні та реалізації стратегії управління кредитними ризиками;
• Балансування ризику та прибутковості портфеля;
• Аналіз та оптимізація клієнтських воронок (CRO) з урахуванням ризикової складової;
• Ініціація та контроль A/B тестування змін у скорингових моделях, правилах та продуктах;
• Співпраця з продуктом, маркетингом та IT для впровадження змін.

Досвід роботи в мікрокредитній установі або банку – конкурентна перевага.

ПриватБанк - це найбільший власник даних в Україні та технологічний лідер фінансового сектору. Ми шукаємо Data Scientist у команду, яка є бенчмарком моделювання ризиків в Україні. Ми розробляємо моделі більше 10 років, впроваджуючи кращі світові практики Machine Learning. Ви будете розробляти ML-рішення для мінімізації ризиків банку та оптимізації стратегії взаємодії з мільйонами клієнтів.

Чому варто приєднатися до нас

• Технологічний стек: Ми використовуємо хмарні рішення та передові інструменти розробки: Amazon SageMaker, Amazon S3, GIT, Confluence тощо.
• Масштаб: Аналізуємо найбільші в країні бази даних для прийняття критичних бізнес-рішень.
• Експертність: Наші моделі оцінки ризику відповідають міжнародним стандартам та регуляторним вимогам.
• Професійне ком'юніті: Велика спільнота Data Science, регулярні внутрішні воркшопи, участь у конференціях та оплачуване навчання.
• Автоматизація: Власна система управління повним циклом моделі (від розробки до моніторингу).

Основні вимоги

• 1+ рік досвіду в Data Science (досвід у Fintech/Banking буде значною перевагою)
• Впевнене володіння Python для аналізу даних (NumPy, Pandas, SciPy тощо) та досвід оптимізації SQL-запитів до великих баз даних
• Практичний досвід роботи з ML-фреймворками: Scikit-learn та бібліотеками градієнтного бустингу (LightGBM, XGBoost тощо)
• Досвід роботи з інструментами для аналізу та прогнозування часових рядів (Statsmodels, Prophet тощо)
• Розуміння математики: від лінійної регресії до градієнтного бустингу, володіння методами оцінки якості моделей
• Розуміння принципів роботи з Big Data та використовування інструментів версіонування коду (Git)

Буде плюсом

• Досвід роботи з Docker/MLflow
• Знання банківських регуляцій (НБУ, Basel III)

Основні обов’язки

• Моделювання параметрів кредитного ризику: Розробка моделей портфельної оцінки (PD, LGD, EAD) відповідно до вимог МСФЗ 9 (IFRS 9)
• Прогнозування доходу та платоспроможності: Створення ML-моделей для оцінки фінансового стану клієнтів на основі аналізу транзакційної активності
• Credit & Behavioral Scoring: Побудова класичних та просунутих скорингових систем для прийняття автоматизованих рішень на всіх етапах кредитного циклу клієнта
• Аналіз ринкових ризиків: Застосування методів аналізу часових рядів та машинного навчання для оцінки ризику ліквідності, прогнозування волатильності валютних курсів, моделювання поведінки клієнтських коштів
• Anti-Fraud & Anomaly Detection: Побудова та підтримка систем детекції нетипових патернів у транзакціях у реальному часі для запобігання шахрайству
• ML LifeCycle: Участь у повному життєвому циклі моделей від ідеї та збору даних до автоматизованого моніторингу та перенавчання моделей

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

Ми — українська miltech компанія, що розробляє сучасні рішення для оборони.
Спеціалізуємось на виробництві безпілотних літальних апаратів, авіаційних систем і програмного забезпечення.
 

Наша місія — створювати інструменти, які пришвидшують перемогу, а наші продукти вже зараз впливають на ситуацію на фронті. Компанія динамічно зростає, розвиває нові напрями та вдосконалює внутрішні процеси.

Ми шукаємо досвідченого Data Engineer, який зацікавлений в темі Computer Vision та вміє наводити лад у хаосі сирих візуальних даних.

Ваш досвід та скіли (Що ми очікуємо):
 

• Бекграунд: від 2-х років практичного досвіду на позиціях Data Engineer, ML Engineer або Data Annotator (із сильним акцентом на підготовці та процесингу датасетів).
• Стек: впевнене використання Python, глибоке знання платформ для розмітки (зокрема CVAT), а також робота з SQL та NoSQL рішеннями.
• Computer Vision: чітке розуміння принципів роботи CV-алгоритмів та знання архітектури ключових форматів анотування (COCO, YOLO тощо).
• Інфраструктура даних: досвід роботи з on-premise або хмарними архітектурами для зберігання великих масивів; розуміння принципів безпечного процесингу в ізольованих (захищених) контурах.
• Soft Skills: відмінні комунікативні навички для ефективної синхронізації між ML-розробниками та командою розмітки.

Буде вагомим плюсом:
 

• Специфічний досвід з автономними пристроями: розуміння протоколів передачі телеметрії та форматів відеотрансляцій.
• Досвід налаштування збору логів та інформації з апаратних засобів (девайсів), що працюють повністю в офлайн-режимі.
• Практичний досвід застосування технік inpainting.
   

Ваші майбутні задачі (Чим доведеться займатися):
 

• Контроль якості датасетів: первинний та регулярний аудит масивів інформації, зібраної з камер і сенсорів пристроїв (виявлення аномалій, дублікатів кадрів, пошук прогалин).
• Менеджмент розмітки: виступатимете ключовою ланкою між розробниками та командою Data Annotators. Ваша мета — перетворювати складні технічні вимоги у прості мануали та проводити QA розмічених даних.
• Інфраструктурні рішення: налаштування процесів вивантаження даних з онлайн/офлайн-пристроїв спільно з командами Security (для шифрування) та Infra (для масштабування).
• Побудова ETL/ELT: створення архітектури та пайплайнів для коректної обробки специфічних даних із сенсорів.
• Робота з Edge Cases: аналіз складних/нетипових ситуацій на відео та формування ідеально збалансованих вибірок для донавчання CV-моделей.
   

Умови співпраці:
 

• Легальність: офіційний контракт через правовий простір Дія.City.
• Бронювання: офіційне бронювання від мобілізації (за умови наявності актуальних та впорядкованих військово-облікових документів).
• Work-life balance: 24 календарні дні оплачуваного відпочинку + додатковий вихідний у ваш день народження.
• Здоров'я: медичне страхування після успішного завершення випробувального періоду.
• Середовище: R&D команда новаторів, де заохочуються експерименти та нестандартні підходи до складних задач.
• Локація: комфортний і безпечний спейс на правому березі Києва.

Lead Data Scientist (Risk / Scoring)
GiniAnalytics

Ми — молода та амбітна команда GiniAnalytics, яка створює нову платформу банківського обслуговування клієнтів. Зараз ми шукаємо Lead Data Scientist, який не лише будує моделі, а й формує підхід до роботи з даними, впливає на продукт та веде команду до результату.

Локація: Україна (або ±1 година)
Зайнятість: повний робочий день

🔹 Роль

Це позиція рівня лідера, який:

• відповідає за напрямок ризикового скорингу
• приймає архітектурні рішення по моделям
• впливає на бізнес-результат через дані
• розвиває команду Data Science

🔹 Обов’язки

• Побудова та розвиток risk scoring моделей (application та behavioral)
• Визначення стратегії використання ML у продукті
• Архітектура та контроль якості моделей (від ідеї до продакшну)
• Управління процесом feature engineering та вибору моделей
• Постановка задач та менторинг Data Scientists / Analysts
• Взаємодія з бізнесом (product, risk, stakeholders) для досягнення KPI
• Інтеграція моделей у бізнес-процеси та системи
• Побудова системи моніторингу моделей (drift, stability, performance)
• Оптимізація моделей під бізнес-метрики (profit, risk, approval rate)
• Ініціація нових data-driven рішень

🔹 Вимоги

• 3–5+ років у Data Science / Risk Modeling
• Досвід побудови скорингових моделей (обов’язково)
• Сильна експертиза в ML та статистиці
• Практичний досвід з:
  • Python (Pandas, Scikit-learn, XGBoost / LightGBM)
  • SQL
• Розуміння:
  • credit risk / PD / LGD / fraud detection
  • feature engineering для фінансових моделей
• Досвід роботи з продакшн-моделями
• Досвід менторингу або технічного лідерства
• Вміння перекладати дані → у бізнес-рішення

🔹 Буде плюсом

• Досвід у fintech / banking
• Робота з великими датасетами (Big Data)
• Досвід A/B тестування моделей
• Розуміння регуляторних вимог (IFRS, Basel)

🔹 Пропонуємо

• Віддалену роботу в сильній команді
• Вплив на продукт і бізнес-рішення
• Можливість побудувати Data Science напрямок "з нуля"
• Швидке професійне зростання
• Гнучкий графік
• Оплачувані лікарняні

💡 Чому ця роль цікава
Це не просто позиція Data Scientist — це можливість:

• впливати на фінансовий результат продукту
• будувати систему скорингу з нуля
• вирости до Head of Data / Chief Data Officer

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

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.

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.

Один із провідних продуктових IT-холдингів України запрошує до команди Data Scientist!
Якщо тобі цікаво створювати ML-рішення, впроваджувати рекомендаційні системи та працювати з масштабними даними у професійному середовищі - будемо раді знайомству 🚀
 

Обов’язки:

• Розробка та навчання моделей машинного навчання (регресія, класифікація, кластеризація).
• Побудова й удосконалення рекомендаційних систем для бізнес-задач.
• Написання ефективного та масштабованого коду на Python.
• Написання та оптимізація SQL-запитів для отримання та аналізу даних.
• Співпраця з командою та дотримання кращих практик у версійному контролі (Git) та тестуванні.
   

Вимоги:

• 4+ роки досвіду у Data Science/Machine Learning.
• Впевнене володіння Python, SQL, Git.
• Глибоке розуміння методів ML (регресія, класифікація, кластеризація).
• Досвід розробки production-рішень з якісним та масштабованим кодом.
   

Буде плюсом:

• Досвід в побудові рекомендаційних систем.
• Знання тестування та MLOps-підходів.
   

Ми пропонуємо:

• Конкурентну зарплату та стабільні виплати.
• Медичне страхування.
• Гнучкий графік (старт з 8:00 до 11:00).
• L&D центр, self-learning бібліотека, доступ до внутрішніх та зовнішніх курсів.
• Програму ротації та кар’єрного розвитку.
• Підтримку ментального здоров’я (групові та індивідуальні сесії з психологом).
• Дружню команду експертів та продукти світового рівня.

Про команду

Ми — інтелектуально-аналітичний підрозділ, який працює з великими та складними масивами даних у високочутливому контексті. Наша робота зосереджена на підтримці складних операційних рішень, де точність, швидкість аналізу та системне мислення мають критичне значення.

Частина задач команди пов’язана з подіями та операціями, про які ви час від часу можете читати в новинах — хоча більшість деталей залишається непублічною.
 

Про роль

Ми шукаємо Senior Data Scientist, який здатен не просто будувати моделі, а створювати аналітичні рішення з прикладним результатом. Роль передбачає роботу в умовах невизначеності, самостійне формування гіпотез і відповідальність за кінцевий результат.
 

Основні обов’язки

• Побудова та впровадження прогнозних і аналітичних моделей для роботи зі складними датасетами.
• Пошук інсайтів у структурованих і неструктурованих даних.
• Використання сучасних підходів, зокрема NLP та LLM, для аналізу й обробки текстової інформації.
• Перетворення технічних результатів аналізу у зрозумілі звіти та візуалізації для командних і управлінських рішень.
• Виявлення неочевидних зв’язків і патернів, що мають вплив на безпеку та ефективність операцій.
• Участь у формуванні та розвитку архітектури аналітичних рішень.
   

Вимоги

• 5+ років практичного досвіду у Data Science / ML / аналітиці даних.
• Впевнене володіння Python, SQL, класичним ML-стеком.
• Досвід роботи в умовах високої невизначеності та вміння самостійно формулювати задачі.
• Практичні навички візуалізації даних (Tableau, Power BI або кастомні рішення).
• Розуміння принципів роботи мовних моделей (LLM) та досвід їх прикладного використання.
• Аналітичне мислення, системний підхід, відповідальність.
   

Формат та умови

• Формат роботи: гібридний (Київ, офіс + частково віддалено).
• Локація: розглядаємо кандидатів, які перебувають у Києві та області.
• Графік: стандартний робочий день.
• Формат співпраці: контракт або мобілізація.
   

Ми пропонуємо

• Роботу над реальними задачами з прикладним впливом.
• Сильну команду професіоналів.
• Забезпечення необхідним спорядженням.
• Навчання та постійний професійний розвиток.
• Середовище, де важливий результат, а не формальності.
• ППД — Київ та область.
   

З вас — системне мислення та відповідальність.
З нас — складні, змістовні й по-справжньому важливі задачі.

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!