Jobs Data Science

CrunchCode — міжнародна сервісна ІТ-компанія з досвідом близько 7 років у розробці вебсервісів і вебзастосунків. Ми працюємо у форматах staff augmentation (outstaff) та outsourcing і підключаємо спеціалістів до проєктів клієнтів у довгостроковій моделі співпраці.

Ми працюємо переважно з проєктами в доменах логістики (включно з last mile),e-commerce, fintech та банкінгу, а також enterprise-рішеннями.
Для нас важливо, щоб проєкт був “чистим” і зрозумілим з точки зору етики та цінності для користувачів.

Ми принципово не беремо проєкти, пов’язані з:
● gambling / гемблінгом,
● adult-контентом та порнографією,
● шахрайством або будь-якою розробкою, що спрямована на обман чи маніпуляції.

Required: 
The client is an international IT company that is looking for a Data Scientist for their Norwegian client project.
 

Project Overview:
The chosen Data Scientist would work closely with the end client and create stimulation models based on an athlete's parameters such as HRV (SDNN, RMSSD/InRMSSD) and other readings.
The product that the team is working on is a new, state-of-the-art wearable and the first device that stimulates your nervous system in real-time to optimize readiness, focus and recovery. By regulating your HRV and stimulating your body's natural ability to perform, recover, and stay ready when it matters most.
The specialist would work on a meaningful project, enjoy the community of talented professionals who make lasting contributions together, and grow both personally and professionally.

What We Offer:
• Fully remote work
• Long-term, stable project
• High level of autonomy and trust
• Minimal bureaucracy
• Direct impact on business-critical logistics systems
• Long-term engagement, not a short-term contract.

Requirements (Must-have):
• 2+ years of experience working with data (work with fitness, sports and health data would be a particular plus)

• English level: upper-intermediate 
• High comfortability with and understanding of HRV and HRV trends as well as related health and sports metrics (RHR, SWC Bands, etc.)
• Strong sense of ownership and comfort with making decisions
• Experience with Databricks as a data host
• Great English language skills

Responsibilities:
• Collaborate with a cross-functional team of design, mobile, backend and embedded software developers;
• Work very closely with client stakeholders in creating understanding and strategy for leveling up the ML and AI capabilities of the product;
• Process, clean and highlight relevant data in function of HRV accuracy;
• Create models translating HRV and other parameters into stimulation algorithms, including giving input on which parameters should or should not be included.

Nice to Have:
• Experience with nerve stimulation 

• Data filtering, cleaning and modeling
• Experience working with mobile applications
• Experience with similar wearables

Hiring Process:
- Intro call
- Technical discussion (focused on real experience)
- Offer
Start: ASAP
 

On behalf of our client, we are looking for a Data Architect 

Requirements:

- In-depth understanding of data model architecture and documentation (e.g. Erwin Data Modeller, Gliffy, Draw.io)

- Strong expertise and hands-on experience in database/data model design (SQL & NoSQL databases)

- Ability to analyse and transform complex data structures

- Very good knowledge of SQL and Python

- Experience in supporting and preparing system migrations with a focus on underlying data model architectures

- German proficiency at B2 level or higher

- English proficiency at B2 level or higher

Company offers:

- Long-term employment with possibilities for professional growth

- Fully remote work

- Reasonably flexible schedule

- 15 days of paid vacation

- Regular performance reviews

Our client is a leading mobile marketing and audience platform empowering the global app ecosystem with advanced solutions in mobile marketing, audience building, and monetization.

With direct integrations into 500,000+ mobile apps worldwide, they process massive volumes of first-party data to deliver intelligent, real-time, and scalable advertising decisions. Their platform operates at extreme scale, serving billions of requests per day under strict latency and performance constraints.

About the Role

We are looking for a highly skilled, independent, and driven Machine Learning Engineer to own and lead the design and development of our next-generation real-time inference services.

This is a rare opportunity to take ownership of mission-critical systems on a massive scale, working at the intersection of machine learning, large-scale backend engineering, and business logic.

You will build robust, low-latency services that seamlessly combine predictive models with dynamic decision logic — while meeting extreme requirements for performance, reliability, and scalability.

Responsibilities

• Own and lead the design and development of low-latency inference services handling billions of requests per day
• Build and scale real-time decision-making engines, integrating ML models with business logic under strict SLAs
• Collaborate closely with Data Science teams to deploy models reliably into production
• Design and operate systems for model versioning, shadowing, and A/B testing in runtime
• Ensure high availability, scalability, and observability of production services
• Continuously optimize latency, throughput, and cost efficiency
• Work independently while collaborating with stakeholders across Algo, Infra, Product, Engineering, Business Analytics, and Business teams

Requirements

• B.Sc. or M.Sc. in Computer Science, Software Engineering, or a related technical field
• 5+ years of experience building high-performance backend or ML inference systems
• Strong expertise in Python
• Hands-on experience with low-latency APIs and real-time serving frameworks
  (FastAPI, Triton Inference Server, TorchServe, BentoML)
• Experience designing scalable service architectures
• Strong knowledge of async processing, message queues, and streaming systems
  (Kafka, Pub/Sub, SQS, RabbitMQ, Kinesis)
• Solid understanding of model deployment, online/offline feature parity, and real-time monitoring
• Experience with cloud platforms (AWS, GCP, or OCI)
• Strong hands-on experience with Kubernetes
• Experience with in-memory / NoSQL databases
  (Aerospike, Redis, Bigtable)
• Familiarity with observability stacks: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry
• Strong sense of ownership and ability to drive solutions end-to-end
• Passion for performance, clean architecture, and impactful systems

Hello, future colleague!
 

At DreamPlay, we create pixel-perfect slot games powered by our own engine. We are reinventing the gambling experience by delivering unique, high-quality games to the market.
We are a team of professionals who value quality, ownership, transparency, and collaboration. We believe in a results-driven environment where everyone has the space to grow, contribute, and make an impact.

We’re currently looking for a Game Mathematician to join our team and help shape the core mechanics behind our games.

Requirements:

• Experience in developing mathematics for casino slots.
• Strong analytical and problem-solving skills with a high level of attention to detail
• Solid background in Combinatorics, Probability Theory, and Statistics
• Advanced proficiency in MS Excel, including building and adapting large, complex spreadsheets
• Strong critical thinking skills and the ability to manage multiple tasks simultaneously
   

Key Responsibilities:

• Test and validate mathematical outcomes to ensure accuracy and quality (using MS Excel, programming, and proprietary tools).
• Design and maintain high-quality mathematical documentation, including math models, game logic, PAR sheets, and customer-facing materials.
• Analyze and balance game mechanics to ensure fairness, performance, and regulatory compliance.
• Run simulations and optimize mathematical algorithms to improve game performance and player engagement.
• Maintain clear technical documentation to support collaboration across teams and meet compliance requirements.
• Stay up to date with industry trends, emerging technologies, and competitor practices to continuously improve game design strategies.
   

We Offer:

• Opportunity to work remotely or from our Kyiv office.
• Flexible working hours — you choose when to start your day.
• Modern Mac equipment.
• Career growth within a team of iGaming professionals.
• Supportive, transparent team culture with minimal bureaucracy.
• Time-off policy that fits real life (paid vacation, sick leave, public holiday).
• Benefits for employees.

Data Science UA is a service company with strong data science and AI expertise. Our journey began in 2016 with the organization of the first Data Science UA conference, setting the foundation for our growth. Over the past 9 years, we have diligently fostered one of the largest Data Science & AI communities in Europe.

About the role:
We are looking for a Computer Vision / Machine Learning Engineer to develop offline CV models for industrial visual inspection.

Your main task will be to design, train, and evaluate models on inspection data in order to:

• Improve discrimination between good vs. defect samples
• Provide insights into key defect categories (e.g., terminal electrode irregularities, surface chipping)
• Significantly reduce false-positive rates, optimizing for either precision, or recall
• Prepare the solution for future deployment, scaling, and maintenance
•  

Key Responsibilities:
Data Analysis & Preparation
- Conduct dataset audits, including class balance checks and sample quality reviews
- Identify low-frequency defect classes and outliers
- Design and implement augmentation strategies for rare defects and edge cases
Model Development & Evaluation
- Train deep-learning models on inspection images for defect detection
- Use modern computer vision / deep learning frameworks (e.g., PyTorch, TensorFlow)
- Evaluate models using confusion matrices, ROC curves, precision–recall curves, F1 scores and other relevant metrics
- Analyze false positives/false negatives and propose thresholds or model improvements
Reporting & Communication
- Prepare clear offline performance reports and model evaluation summaries
- Explain classifier decisions, limitations, and reliability in simple, non-technical language when needed
- Provide recommendations for scalable deployment in later phases (e.g., edge / on-prem inference, integration patterns)

Candidate Requirements:
Must-have:
- 1-2 years of hands-on experience with computer vision and deep learning (classification, detection, or segmentation)
- Strong proficiency in Python and at least one major DL framework (PyTorch or TensorFlow/Keras)
- Solid understanding of:

• Image preprocessing and augmentation techniques
• Classification metrics: accuracy, precision, recall, F1, confusion matrix, ROC, PR curves
• Handling imbalanced datasets and low-frequency classes

- Experience training and evaluating offline models on real production or near-production datasets
- Ability to structure and document experiments, compare baselines, and justify design decisions
- Strong analytical and problem-solving skills; attention to detail in data quality and labelling
- Good communication skills in English (written and spoken) to interact with internal and client stakeholders

Nice-to-have:
- Experience with industrial / manufacturing computer vision (AOI, quality inspection, defect detection, etc.)
- Familiarity with ML Ops/deployment concepts (ONNX, TensorRT, Docker, REST APIs, edge devices)
- Experience working with time-critical or high-throughput inspection systems
- Background in electronics, semiconductors, or similar domains is an advantage
- Experience preparing client-facing reports and presenting technical results to non-ML audiences

We offer:
- Free English classes with a native speaker and external courses compensation;
- PE support by professional accountants;
- 40 days of PTO;
- Medical insurance;
- Team-building events, conferences, meetups, and other activities;
- There are many other benefits you’ll find out at the interview.

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 10 років на ринку;

- Дійсно цікаві завдання: бери участь у створенні медіасервісу майбутнього;

- Відносини, побудовані на довірі;

- Багато можливостей для розвитку;

- Неймовірно круті корпоративи;

- Безкоштовні уроки англійської мови;

- Заняття з плавання, а також уроки настольного тенісу;

- Корпоративного психолога;

- Для співробітників компанії знижки від брендів партнерів.

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.

Data Scientist (FinTech, AI, Payment Routing) — тільки для тих, хто хоче змінювати правила гри

📍 Локація: Лондон / Лісабон / Київ (гібрид/віддалено)  
🕒 Формат: Повна зайнятість  
📈 Рівень: Middle / Senior  

Кого ми шукаємо?
Ти втомився від нудних ML-завдань і хочеш створювати AI, який реально керує платежами?  
Ми шукаємо креативного Data Scientist, який не просто аналізує дані, а будує інтелект, здатний у реальному часі приймати рішення про маршрутизацію платежів.  

Що ми будуємо?  
- AI-движок динамічного роутингу, який аналізує тисячі транзакцій щосекунди.  
- Автоматичну систему управління decline-платежами — AI сам вирішує, куди направити повторний платіж.  
- Інтелектуальну аналітику, яка розуміє реальну платоспроможність клієнта.  
- Нейромережу, яка самостійно навчається на живих транзакціях і підвищує конверсію.  

Система вже на стадії MVP, і твоя задача — довести її до рівня, коли AI керує платежами краще за людину.  

Що тобі доведеться робити?
✅ Проектувати ML-моделі, що у реальному часі обирають платіжні маршрути з максимальною ймовірністю успіху.  
✅ Оптимізувати declines, знаходити закономірності відмов і підвищувати конверсію.  
✅ Інтегрувати AI з FinTech-інфраструктурою (PSP, еквайєри, банки, крипто-шлюзи).  
✅ Автоматизувати аналітику, щоб рішення приймалися на льоту, а не "заднім числом".  
✅ Аналізувати платіжні дані: карти, wallets, банки, крипта — оптимізувати все, що можна.  

Кого ми чекаємо?  
Ти не просто Data Scientist. Ти розумієш, як AI перетворює дані на value.  

🔹 Глибокий ML-досвід – не просто знаєш Python (або інші мови), а реально впроваджував моделі в продакшн.  
🔹 Python + Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch.  
🔹 SQL і Big Data – вмієш працювати з хаосом і знаходити інсайти.  
🔹 Kafka, Spark Streaming – тут усе в реальному часі.  
🔹 API-інтеграції – ти знаєш, як поєднати AI з платіжними шлюзами та банками.  
🔹 ETL, Data Engineering – вмієш нормалізувати й готувати дані.  

Буде плюсом:  
➕ Досвід у FinTech, платежах, high-risk.  
➕ Fraud Detection, A/B-тестування, сегментація клієнтів.  
➕ Деплой ML-моделей в AWS/GCP/Azure.  
➕ Сильна математика – статистика, лінійна алгебра, теорія ймовірностей.  

Як це буде працювати?  
🚀 Фаза 1: Розбираєшся в платежах і AI-стратегії → MVP-модель, яка вже приносить користь.  
🚀 Фаза 2: AI сам вирішує, куди відправляти платежі → Оптимізація даних і declines.  
🚀 Фаза 3: AI керує платежами без людини → Автоматизація аналітики, зростання конверсії.  

Що ти отримаєш?  
💰 Зарплата + бонуси – твій AI створює цінність, і це цінується.  
⚡ Вплив – твої рішення визначають, як світ буде платити.  
🌍 Глобальний FinTech – офіси в Лондоні, Лісабоні, Києві, ліцензії на Мальті та у Великобританії.  
🛠️ Свобода – офіс або віддалено, головне результат.  
🚀 Робота з топовими PSP та еквайєрами, доступ до cutting-edge технологій.  
👥 Власна команда – ти не просто створюєш AI, а збираєш свою команду для його масштабування.  
📈 Опціони – твоя робота має бути не просто зарплатою, а інвестицією в майбутнє.  

Як податися?  
📩 Надсилай резюме та ML-кейси 

Якщо ти не боїшся складних задач, хочеш створювати AI, що реально керує платежами, і впливати на індустрію – це твій шанс. 🚀

Команда LeaSoft шукає талановитого та досвідченого Game Mathematician для роботи безпосередньо з провідною британською компанією в індустрії iGaming. Якщо ви маєте глибоке розуміння математичних принципів, творчий підхід до розробки ігрових механік та бажання працювати в міжнародному середовищі, ця вакансія для вас.
 

Хто ми та що ми робимо?

LeaSoft - сервісна компанія з метою стати консалтинговою компанією у найближчий рік в області Payments eCommerce та GameDev. Ми пишаємося нашими досягненнями у галузі Game Dev та прагнемо розширити наш продуктовий напрямок.
 

Наш головний пріоритет – люди:

• Співробітники. Будуть гарні співробітники – будуть гарні клієнти.
• Клієнти. Будуть гарні клієнти – буде гарний прибуток та проєкти.
   

Чому ми це робимо?

Ми прагнемо створювати інноваційні та захоплюючі ігрові продукти, які приносять задоволення гравцям по всьому світу. Ця вакансія надає унікальну можливість працювати над передовими проєктами в індустрії iGaming.
 

Чим ми відрізняємось від інших?

Ми цінуємо творчий підхід, відкрите спілкування та командну роботу. У нас ви знайдете підтримку та можливість розвивати свої навички в міжнародному середовищі.
 

Про проєкт:

Ви будете працювати над розробкою математичних моделей та механік для інноваційних ігор в індустрії iGaming, безпосередньо співпрацюючи з британською компанією.
 

Що робити у проєкті?

• Тісна співпраця з керівником ігор, власником продукту або провідним математиком для визначення обсягу ігрового процесу, функцій, цільових частот виграшів та розподілу виграшів.
• Створення та розробка захоплюючих ігрових механік для азартних продуктів з використанням математики ймовірностей та методів програмування.
• Кодування ігрових симуляторів для перевірки математичних розрахунків та збору статистичних даних.
• Пояснення математичної логіки та потоку розробникам, щоб забезпечити відповідність ігор вашій роботі.
• Створення та ведення математичної документації.
• Автономна ітерація математичних моделей для створення оптимального балансу гри на основі бізнес-стратегії.
• Тісна співпраця з тестовими лабораторіями, коли це необхідно, для швидкої та ефективної сертифікації математичних розрахунків.
   

Які професійні навички нам важливі?

• 5+ років досвіду роботи математиком в індустрії азартних ігор.
• Відмінні комунікативні навички.
• Навички програмування на таких мовах, як Java, C або C#.
• Вміння працювати в команді, дотримуючись термінів та забезпечуючи розуміння ваших методів колегами.
• Досвід менторства інших математиків (бажано).
• Досвід роботи з різними типами слот-продуктів.
   

Чи потрібна англійська?

Так, англійська обов’язкова. Рівень Upper-Intermediate і вище.
 

Що нам важливо у людині?

• Аналітичний склад розуму.
• Творчий підхід.
• Уважність до деталей.
• Вміння працювати в команді.
• Відповідальність.
   

Чому відкрито позицію?

Розширення команди.
 

Перспектива зростання/розвитку за даною позицією?

Можливість професійного зростання в міжнародній компанії.
 

Розмір та структура команди?

Ви будете працювати в міжнародній команді професіоналів.
 

Де знаходяться люди, які приймають технічні рішення щодо проєкту?

Технічні рішення приймаються спільно з міжнародною командою.
 

За умовами:

• Робота безпосередньо з британською компанією.
• Графік роботи: з 9:00 до 18:00 за лондонським часом.
• Локація: Європа (розглядаємо кандидатів з інших регіонів).
• Робота у міжнародній команді.
• Можливість професійного розвитку.

Що потрібно буде робити:

• Розробка, навчання моделей машинного навчання для задач регресії, класифікації та кластеризації.
• Побудова та вдосконалення рекомендаційних систем під потреби бізнесу.
• Написання чистого, 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) і тестуванні.
  
  Must-Have Skills:
• 4+ років практичного досвіду в Data Science / Machine Learning.
• Впевнені знання Python, SQL та Git.
• Глибоке розуміння методів ML (регресія, класифікація, кластеризація).
• Досвід розробки production-рішень з якісним та масштабованим кодом.
  
  Nice-to-Have Skills:
• Досвід створення рекомендаційних систем.
• Знання тестування та MLOps-підходів.
  
  Що ти отримаєш:
• Self-learning бібліотеку, доступ до платних курсів.
• Групові обговорення та індивідуальні сесії з психологом.
• 20 робочих днів оплачуваної відпустки та лікарняні.
• Вихідний день на День народження.
• Медичне страхування.
• Подарунки на річниці.
• L&D центр з курсами для співробітників.

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

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.

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 10 років на ринку;
• Дійсно цікаві завдання: бери участь у створенні медіасервісу майбутнього;
• Відносини, побудовані на довірі;
• Багато можливостей для розвитку;
• Неймовірно круті корпоративи;
• Безкоштовні уроки англійської мови;
• Заняття з плавання, а також уроки настольного тенісу;
• Корпоративного психолога;
• Для співробітників компанії знижки від брендів партнерів.

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.

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!

Ми розробляємо мобільні слотові ігри з акцентом на якісну математику, стабільні показники та продуману ігрову логіку. Наш фокус - створення збалансованих моделей, що поєднують бізнес-результати та комфорт гравця.

Шукаємо Game Mathematician’a, який відповідатиме за розробку, моделювання та оптимізацію математичних моделей слотів. 
Нам потрібен фахівець, який глибоко розуміє механіки слотів, аналітику та може забезпечити математичну цілісність продукту на всіх етапах розробки.
 

Що ти будеш робити:
- Розробляти ігрову математику для слотів: RTP, волатильність, hit frequency, криві виплат, бонусні системи.
- Створювати математичні моделі та симуляції для балансування слотів.
- Аналізувати результати симуляцій та оптимізувати payout tables і free spins.
- Співпрацювати з гейм-дизайнерами, продакт-менеджерами та розробниками для створення цілісного ігрового досвіду.
- Вносити ідеї щодо нових механік та покращень для підвищення залученості гравців.
- Перевіряти та документувати правила слотів і математичні моделі.

Що ми очікуємо від тебе:
- Вища освіта в математиці, статистиці або суміжних дисциплінах.
- 2+ роки досвіду роботи ігровим математиком або на суміжній позиції у гемблінгу / GameDev.
- Глибоке розуміння слот-механік, RTP, волатильності та бонусних систем.
- Володіння Excel / Google Sheets; знання Python для симуляцій — перевага.
- Аналітичне мислення, уважність до деталей, здатність вирішувати складні математичні задачі.
- Креативність та здатність генерувати нові ідеї.
- Командна робота та комунікаційні навички.

Буде плюсом:

- Досвід гри в слоти або розуміння ігрової поведінки гравців.

Ми пропонуємо:

🔹 Повна гнучкість: працюй з дому, офісу в Києві або Варшаві — як зручно тобі.
🔹 Гнучкий графік — працюєш у своєму ритмі.
🔹 27 оплачуваних робочих днів відпочинку на рік.
🔹 Корпоративні активності та Team Challenges, які реально цікаві.
🔹 Прозору комунікацію, мінімум формальностей і справжній вплив на продукт.

Prom.ua – найбільший маркетплейс України, де продаються понад 200 млн товарів від десятків тисяч підприємців з усієї країни.

На Prom.ua:

• кожен покупець може знайти все, що потрібно, за найкращою ціною: від зубної щітки до культиватора для саду та городу.
• кожен підприємець може продавати товари в каталозі маркетплейса, на сайті, створеному на платформі Prom та у мобільному додатку “Prom покупки”.

Prom.ua в цифрах:

• щодня маркетплейс відвідують 4,8 млн осіб
• на маркетплейсі працюють понад 60 тис. компаній
• у каталозі 200 млн товарів

Про команду:

Ми оптимізуємо різні частини продукту, використовуючи дані і алгоритми машинного навчання. Паралельно розбудовуємо ШІ-системи, що надають стратегічну перевагу компанії і допомагають їй слідувати візії – створення комерції майбутнього.

Зараз в команді 7 людей: 

• 2 Senior Data Scientist 
• 2 Middle Data Scientist
• Senior Machine Learning Engineer
• MLOps Engineer
• Team Lead

Напрямки роботи команди:

• рекомендації товарів і персоналізація
• згортання товарів в продуктові моделі
• автоматична оцінка якості та модерація контенту товарів: категоризація, машинний переклад, автозаповнення характеристик, генерація контенту
• пошук та ML-ранжування
• генерація і лінкування тегів для SEO

Особливості роботи в команді:

• активно занурюємось в продуктове середовище, тісно взаємодіємо з іншими командами – > мало досліджень йде під стіл, багато моделей в production
• розуміємо поставлені цілі, орієнтуємось на результат -> модельки роблять те, що потрібно, і не роблять те, що не потрібно 
• мінімальна бюрократія, можна обирати задачки, які більше лежать до душі, заохочуємо ініціативу, але й розраховуємо на відповідальність за результат
• фокусуємось на розбудові інфраструктури для більшої надійності рішень, автоматизації рутини і щоб легше було впроваджувати моделі з нуля
• більшість проєктів версіонуємо і документуємо, це допомагає комфортно працювати декільком фахівцям 
• багато працюємо в команді, віримо у зворотній звʼязок і підтримку, жартуємо жарти
• обмінюємось досвідом: проводимо авторські курси, презентуємо свої проєкти, влаштовуємо брейн-шторми 

Розбудовуємо тісні зв’язки з командами розробки, тестування та аналітиками. 

Для повсякденної роботи піднятий JupyterHub сервер з можливістю задавати необхідні характеристики робочого середовища, можна працювати на локальній машині. Маємо свої сервери з відеокартами для навчання і розгортання моделей.

Для даної ролі важливо:

• досвідченість у роботі з машинним навчанням: постановка задачі, збір і дослідження даних (PySpark, pandas), тренування моделі, оцінка результатів, аналіз роботи моделі, підготовка до розгортання;
• досвід класифікації/сегментації/генерації текстів як класичними методами, так і deep learning; 
• досвід розгортання та супроводження моделі в production, покращення вже існуючих моделей; 
• вміння писати надійний і чистий код на python, розуміння і використання різних структур даних, OOP, а також, володіння VC (Git etc); 
• вміння тестувати свої рішення і забезпечувати їх безперебійну роботу.

Буде перевагою:

• досвід роботи з фреймворками для розробки нейромереж (PyTorch/TensorFlow);
• користування лінтерами (ruff) і інструментами перевірки типів даних (mypy); 
• досвід роботи з Docker, пакетними менеджерами (uv, pdm), CI/CD.

Про роботу в EVO:

• cоціальний пакет — офіційне працевлаштування, 24 дні оплачуваної відпустки на рік і необмежена кількість лікарняних, щоб ви могли відпочивати та дбати про своє здоров’я.
• турбота про здоров’я — ми покриваємо медичне страхування та пропонуємо підтримку корпоративного психолога, адже переконані, що піклування про ментальне здоров’я є так само важливим, як і про фізичне.
• гнучкий формат роботи — віддалено або в офісі. Ви можете працювати дистанційно або відвідувати наш затишний офіс в Києві, який повністю енергонезалежний та оснащений усім необхідним.
• волонтерська спільнота – ми регулярно проводимо благодійні аукціони, збираємо гроші на дрони-розвідники та підтримуємо волонтерські ініціативи співробітників.
• ми надаємо рівні можливості для всіх – тому не допускаємо дискримінації за будь-якими ознаками. Також ми відкриті до співпраці з ветеранами/ветеранками та готові підтримати їх на шляху до нових професійних досягнень.
• можливість навчання та професійного зростання. Чесність та відкритість у всіх комунікаціях. Конструктивний зворотний зв’язок за результатами роботи. Підтримка лідера і команди.