Jobs Data Scientist

Quantum is a global technology partner delivering high-end software products that address real-world problems. 

We advance emerging technologies for outside-the-box solutions. We focus on Machine Learning, Computer Vision, Deep Learning, GIS, MLOps, Blockchain, and more.

Here at Quantum, we are dedicated to creating state-of-the-art solutions that effectively address the pressing issues faced by businesses and the world. To date, our team of exceptional people has already helped many organisations globally attain technological leadership.

We constantly discover new ways to solve never-ending business challenges by adopting new technologies, even when there isn't yet a best practice. If you share our passion for problem-solving and making an impact, join us and enjoy getting to know our wealth of experience!

About the position

Quantum is expanding its team in Central Europe and is looking for talented Data Science Engineers to join us. Our projects span multiple domains, including data analysis, fintech, computer vision, image processing, edge-device solutions, Large Language Models (LLMs), and classical Machine Learning applications. We build custom Data Science solutions for clients across various industries, combining strong engineering practices with a research-driven mindset.

Joining Quantum means becoming part of a team that values solid technical fundamentals, continuous learning, and practical problem-solving. You'll collaborate on impactful products, work with cutting-edge technologies, and contribute to projects that turn complex ideas into real-world solutions.

Must have skills:

• 3+ years of commercial DS/ML experience
• Solid foundation in linear algebra, statistics, and probability
• Strong Python, including NumPy, Pandas, and scikit-learn
• Hands-on experience with PyTorch (or TensorFlow)
• Deep experience in at least one of: 
  • Computer Vision (modern DL: detection, segmentation, classification - ViT, YOLO, SAM); 
  • LLMs / NLP (fine-tuning, RAG, prompt engineering, embeddings, evaluation); 
  • Classical ML at scale (tabular, time series, recommender systems)
• Working knowledge of Transformers and attention; familiarity with CNNs
• Experience deploying models to production (Docker, REST/gRPC serving, basic monitoring)
• Experience with at least one cloud platform (AWS, GCP, or Azure)
• Clean code and Git workflow
• Experience with SQL
• Upper-Intermediate English (B2+) - you'll communicate directly with clients

Nice to have skills:

• Cross-domain exposure: if your main strength is CV, some LLM exposure is a plus (and vice versa)
• Edge deployment: TensorRT, OpenVINO, ONNX, quantisation, model distillation, mobile/embedded inference
• LLM tooling: LangChain/LlamaIndex, vector databases (pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant), LoRA/QLoRA fine-tuning, agentic frameworks
• MLOps & model monitoring: MLflow, DVC, Weights & Biases, CI/CD for ML
• Classical CV with OpenCV (still relevant for hybrid pipelines and edge work)
• Ability to read recent papers and implement methods in new domains
• Experience working with external clients
• Participation in Kaggle competitions

Your tasks will include:

• Own full-cycle DS projects: scoping with the client, data prep, modelling, evaluation, deployment
• Build solutions across CV, LLM/NLP, and classical ML depending on the project pipeline
• Deploy models to production - cloud, edge, or hybrid, depending on client needs
• Read recent research and adapt methods to client problems
• Communicate technical decisions and trade-offs directly to clients

We offer:

• Delivering high-end software projects that address real-world problems
• Surrounding experts who are ready to move forward professionally
• Professional growth plan and team leader support
• Taking ownership of R&D and socially significant projects
• Participation in worldwide tech conferences and competitions
• Taking part in regular educational activities
• Being a part of a multicultural company with a fun and lighthearted atmosphere
• Working from anywhere with flexible working hours
• Paid vacation and sick leave days

Join Quantum and take a step toward your data-driven future.

We are looking for a Computer Vision Engineer with strong experience in deep learning and applied computer vision systems.
The role involves working on challenging CV problems in real-world environments.
We consider Middle and Senior engineers, with scope adapted to experience.
Responsibilities

• Develop, train, and optimize deep learning models for:
  • image retrieval
  • image matching (keypoint detection and matching)
  • auxiliary perception tasks supporting the main pipeline
• Evaluate models using quantitative metrics, including:
  • retrieval quality (mAP, Recall@K)
  • matching performance (precision/recall, repeatability)
  • end-to-end system metrics (accuracy, latency, robustness)
• Optimize models for production deployment using modern toolchains:
  • ONNX / TensorRT / OpenVINO / edge acceleration where applicable
  • model compression techniques (quantization, pruning, distillation)
  • latency, memory, and throughput optimization
• Work with large-scale visual datasets and descriptor-based representations
• Collaborate with engineering teams to integrate models into production systems

Required Qualifications

• 2–4+ years of experience in Computer Vision / Deep Learning
• Hands-on experience with keypoint detection and matching models (e.g. SuperPoint, R2D2, DISK, LightGlue, SuperGlue)
• Experience with image retrieval or metric learning systems
• Strong understanding of geometric and motion-related computer vision concepts:
  • keypoint detection and description
  • image matching and geometric verification (RANSAC, homography, PnP)
  • pose estimation and refinement techniques (PnP, bundle adjustment, pose graph optimization)
  • optical flow and frame-to-frame tracking
  • vector search / ANN methods for descriptor retrieval
• Strong Python skills (PyTorch and scientific computing stack)
• Ability to read and understand inference code in C++

Nice to Have

• Experience with noisy or imperfect real-world datasets
• Self-supervised or unsupervised learning methods (contrastive learning, homography supervision, etc.)
• Experience optimizing models for edge deployment (quantization, pruning, distillation)
• Familiarity with FAISS or similar vector search systems
• Experience with optimization libraries for geometric problems (bundle adjustment, pose refinement)
• Understanding of real-time constraints (latency, memory, CPU inference budgets on ARM or low-power x86 systems)

Продуктова компанія, що створює інноваційні AI-рішення для будівельної індустрії, шукає Data Tagger для роботи з розміткою даних. Ця роль буде ключовою для тренування моделей машинного навчання, що автоматизують аналіз архітектурних планів.
 

Платформа компанії зчитує креслення кухонь та ванних кімнат, визначає на них потрібні елементи (шафи, стільниці тощо) та генерує готові кошториси на основі каталогів матеріалів. Ціль — прискорити процес комерційної пропозиції з кількох днів до кількох хвилин.
 

Обов’язки:

• Тегування текстів та зображень згідно з інструкціями проєкту
• Розмітка об’єктів на кресленнях: сегментація, виділення ключових точок тощо
• Підготовка якісних навчальних даних для потреб AI-моделей
• Взаємодія з аналітиками та ML-командою для вдосконалення процесів розмітки

Вимоги:

• Досвід роботи з анотацією/тегуванням даних (зображення або тексти)
• Розуміння принципів Computer Vision буде перевагою
• Уважність до деталей, здатність працювати з великою кількістю даних
• Середній або вищий рівень володіння англійською (для розуміння інструкцій та комунікації)
   

Умови:

• Формат: повністю віддалено
• Відпустка: 10 днів + державні свята
• Лікарняні: оплачувані
• Медстрахування

ПРО ПОЗИЦІЮ

Вимоги:

• Досвід DS/MLE від 1 року
• 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

Привіт! Ми SpaceCrew Finance Group🚀

Міжнародна fintech-група, яка створює технологічні продукти у сфері фінансів, data science та digital solutions. Уже багато років ми розвиваємо власну екосистему сервісів, об'єднуючи сильних людей, сучасні технології та культуру, в якій хочеться залишатися надовго.

Ми самі створюємо й розвиваємо свої продукти: 

• власні CRM та digital-платформи 
• backend, frontend та mobile development 
• Data Science Lab та автоматизовані risk-моделі 
• сучасні рішення для верифікації, скорингу та antifraud

Тут можна не просто виконувати задачі, а реально впливати на продукт, який працює на міжнародних ринках.

Що на тебе чекає на цій позиції:

Ми шукаємо сильного Senior Data Scientist / Data Science Expert, який стане ключовим експертом Data Science у роботі з нашими міжнародними ринками.

Це не позиція, де потрібно просто отримувати задачі та реалізовувати їх за готовим планом.

Нам потрібна автономна людина з сильним досвідом у credit scoring та lending, яка добре розуміє міжнародні ринки, самостійно визначає підходи до вирішення задач і може повністю вести напрям від бізнес-запиту до впровадженого рішення.

Що буде у твоїй зоні відповідальності:

• Самостійно вести Data Science-напрям у міжнародних ринках та відповідати за результат;
• Розробляти, впроваджувати та вдосконалювати ML-моделі для credit scoring, прогнозування повернення займу та оцінки кредитного ризику;
• Аналізувати портфелі, поведінку клієнтів та якість кредитування й знаходити можливості для покращення бізнес-результатів;
• Адаптувати scoring-підходи до специфіки різних країн та ринків;
• Самостійно формувати гіпотези, визначати необхідні дані, методологію та підходи до вирішення задач;
• Працювати безпосередньо з бізнесом, Risk, Product та іншими командами — від формулювання проблеми до реалізації рішення;
• Приймати технічні рішення щодо побудови та розвитку моделей;
• Відповідати за якість моделей, їх validation, monitoring та подальше вдосконалення;
• Разом із командою розробляти та впроваджувати production-рішення та data-сервіси;
• Проводити code review та допомагати підвищувати технічний рівень інших Data Scientists;
• Бути експертом і точкою опори для команди у складних DS/ML-задачах;
• За необхідності брати участь у співбесідах та оцінці професійного рівня кандидатів і членів команди.

Що для нас критично важливо:

• 5+ років комерційного досвіду в Data Science;
• Глибокий практичний досвід у credit scoring / credit risk / lending / fintech;
• Досвід побудови та впровадження ML-моделей у production;
• Впевнене знання Python та сильні навички написання production-коду;
• Досвід роботи з міжнародними ринками та розуміння того, що одна й та сама модель не завжди працює однаково в різних країнах;
• Розуміння специфіки кредитного бізнесу та факторів, які впливають на ризик і повернення позики.
• Здатність самостійно пройти весь шлях: бізнес-проблема → гіпотеза → дані → модель → production → оцінка результату → оптимізація;
• Досвід роботи в умовах високої автономності та здатність самостійно визначати пріоритети;
• Сильне аналітичне мислення та здатність вирішувати нетривіальні задачі;
• Готовність бути не просто виконавцем, а експертом, який впливає на рішення та результат бізнесу.

Буде великим плюсом:

• Досвід роботи з кількома міжнародними географіями;
• Розуміння специфіки lending у emerging markets;
• Досвід роботи з альтернативними джерелами даних у credit scoring;
• Досвід у consumer lending / short-term lending / BNPL / digital lending;
• Досвід технічного наставництва Data Science-команди.

Кого ми точно шукаємо:

Нам потрібна людина, якій можна сказати:

«Ось ринок, ось бізнес-задача і ось результат, якого ми хочемо досягти. Далі - твоя зона відповідальності».

Ти маєш бути здатним самостійно розібратися в проблемі, запропонувати рішення, обґрунтувати його для бізнесу, реалізувати та довести до результату.

Це роль для сильного individual contributor, який уже працює на рівні експерта і готовий фактично виконувати функцію Data Science Lead у своєму напрямі.

Як проходить знайомство?

1 етап — online-зустріч з рекрутером (30 хв);

2 етап — знайомство з технічним експертомм (60 хв);

3 етап — знайомство з майбутнім керівником (60 хв).

Якщо тобі близькі технології, здорова команда, розвиток та компанія, де твій вплив дійсно має значення - будемо раді познайомитися. 

Щоб дізнатися більше про SpaceCrew Finance і відчути нашу атмосферу — переходь за посиланням!

Instagram команди

Стабільна FinTech компанія з перспективними планами розвитку та зростання у пошуку Head of Data Science / Head of Credit Risk Analytics.

Продукт — онлайн-сервіс для кредитування, який продовжує доопрацьовуватись новими фічами.

Роль відповідає за побудову, розвиток та ефективність системи прийняття кредитних рішень, скорингових моделей і операційне управління кредитним ризиком. Забезпечує якість кредитного портфеля через розвиток моделей, аналітики та автоматизацію процесів прийняття рішень.

Обов'язки:

• Побудова, розвиток та підтримка автоматизованої системи прийняття кредитних рішень (Decision Engine);
• Розробка, імплементація, моніторинг та оптимізація скорингових моделей із використанням Machine Learning;
• Розробка, тестування та оптимізація Risk Rules, cut-off та лімітних політик;
• Аналіз кредитного портфеля, рівня дефолтів, ефективності скорингових моделей та ключових ризик-показників;
• Проведення Champion/Challenger та A/B тестування для оцінки ефективності моделей;
• Розробка та автоматизація аналітичної звітності для моніторингу кредитного ризику;
• Управління якістю даних та розвиток Data Warehouse;
• Інтеграція, оцінка та моніторинг ефективності зовнішніх джерел даних;
• Постановка технічних завдань команді розробки, тестування та контроль впровадження змін;
• Формування рекомендацій щодо оптимізації кредитної політики, підвищення якості портфеля та покращення бізнес-результатів;

• Взаємодія з Chief Risk Officer щодо впровадження затверджених ризик-політик у систему прийняття кредитних рішень.

   

Вимоги:

Обов'язкові:

• Досвід побудови та розвитку скорингових моделей;
• Досвід роботи у fintech, МФО або банківському секторі;
• Впевнене володіння Python;
• SQL (PostgreSQL, MS SQL);
• Практичний досвід використання Machine Learning;
• Досвід аналізу кредитного портфеля та управління кредитним ризиком;
• Знання статистики та методів аналізу даних;
• Досвід роботи з Decision Engine;
• Досвід розробки та підтримки Risk Rules;

• Досвід побудови аналітичної звітності та роботи з великими масивами даних.

   

Буде перевагою:

• Deep Learning;
• Excel Advanced;
• Power BI або Tableau;
• MLOps;
• Досвід роботи з альтернативними джерелами даних та antifraud-рішеннями.

Досвід роботи в мікрокредитній установі або банку – конкурентна перевага.

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.

ПРО НАС

UKRSIBBANK BNP Paribas Group — один з найбільших універсальних банків України. Ми об’єднуємо досвід та креативність у своїй команді, створюючи відкрите та інклюзивне середовище для розвитку кожного працівника.

Наші цінності — це відданість, інновації та відкритість, які допомагають нам досягати успіху в сфері банкінгу та робити позитивний вплив на суспільство.

Ми дякуємо нашим захисникам та захисницям, які віддано боронять свободу та незалежність України, та створюємо сприятливе середовище для роботи в банку.

З 2020 року UKRSIBBANK BNP Paribas Group проходить сертифікацію кращого роботодавця в Україні та Європі — Top Employer. Це єдиний банк в Україні, який має міжнародну сертифікацію Top Employers Institute.

Що ви будете робити на посаді :

• Моделювання та візуалізація даних середньої складності
• Розробка, тестування та моніторинг ML‑моделей (якість, стабільність, актуальність)
• Формування та перевірка гіпотез для покращення бізнес‑метрик
• Визначення вимог до даних, пошук джерел, збір та контроль якості (включно зі складними або відсутніми даними) з дотриманням комплаєнсу
• Розробка feature engineering (зокрема для часових рядів)
• Вибір та побудова моделей, оцінка якості, бізнес‑валідація результатів, документація
• Створення та тестування прототипів (A/B‑тести), оцінка бізнес‑ефекту
• Підтримка впровадження рішень для ІТ та бізнесу

Ми в пошуку в фахівця, який має:

• Повна вища освіта (магістр, спеціаліст)
• 2–4 роки в досвіду у Data Science / Machine Learning / Advanced Analytics / Applied AI
• Досвід роботи з Python, SQL
• Практичний досвід роботи з корпоративним аналізом даних, побудовою та оцінкою предиктивних та аналітичних моделей.
• Практичне розуміння сучасних підходів побудови прикладних AI рішень (ансамблів), зокрема на базі з LLM, OCR/VLM, RAG підходами буде суттєвою перевагою.
• Досвід роботи у банку або fintech буде перевагою.

Nice to have:

• досвід роботи Scala / Spark. Cloudera CML + H2O-3 (AutoML)
• досвід з Hive, Hadoop ecosystem або іншими корпоративними Data платформами
• практичний досвід або участь у проектах, пов’язаних з LLM / GenAI use cases, зокрема prompt engineering, RAG, evaluation pipelines, grounding, safety / guardrails та quality assessment (RAGAS)
• досвід роботи з OCR-рішеннями, включно з pre- / post-processing, classification / understanding, extraction, контролями quality
• досвід роботи з NMT, включно з оцінкою якості перекладу, доменною адаптацією та термінологічною узгодженістю
• досвід роботи з голосовими AI, зокрема STT / TTS
• досвід роботи з Azure AI Foundry

Окрім команди однодумців та цікавої роботи ви отримаєте:

Стабільність:

• Працевлаштування з дотриманням вимог чинного законодавства України
• своєчасна виплата заробітної плати
• програми медичного страхування та страхування життя
• 25 днів щорічної відпустки, додаткові дні відпочинку на пам’ятні події, соціальні відпустки у відповідності до законодавства України
• щорічні перегляди заробітної плати відповідно до персональної ефективності та фінансових показників банку
• встановлення строку випробування відповідно до вимог чинного законодавства

Розвиток своїх талантів заради кар’єри:

• можливість навчання: Школа лідера, Сервіс дизайну, Бізнес аналітики, Data, Digital, Agile та програму розвитку талантів I-Players та широкий набір мікро-тренінгів (SQL, BI, EQ, тощо).
• можливість брати участь у програмі внутрішньої та міжнародної мобільності до BNP Paribas Group
• підтримку працівників постійно навчатись та професійно розвиватись. Щороку наші працівники складають індивідуальний план розвитку разом з керівником чи ментором і впевнено рухаються до мети

Краще місце для роботи:

• Робота з періодичною можливістю працювати дистанційно (для вакансій з дистанційним форматом роботи)
• програму «War&Life balance: як повернути життя в життя» — це практичні воркшопи з фахівцями для підтримки емоційного стану
• в рамках програми «New Ways of Working» дайджест з порадами від експертів щодо підтримки фізичного та ментального здоров’я
• різноманітність, інклюзивність
• залучення до проєктів сталого розвитку та корпоративно-соціальної відповідальності

Бажаєш дізнатися більше? Додаткова інформація може бути надана на наступних етапах розгляду вакансії.

#veteranfriendly

Зараз шукаємо сильного Data Scientist Generalist із продуктовим мисленням та практичним досвідом доведення ML-рішень до production.

Це роль не про ізольовані дослідження в Jupyter Notebook. Шукаємо фахівця, який вміє взяти бізнес-задачу, трансформувати її в ML-архітектуру, розробити модель, задеплоїти в продакшн разом із командою та виміряти реальний грошовий або метричний ефект через A/B-тести.

Чим потрібно займатися?

Працювати над двома великими блоками ML-продуктів у тісній зв'язці з аналітиками, MLOps, Product Managers та комерційним блоком.

Внутрішні ML-рішення (Pricing, Operations & Promo):

• Forecasting: Прогнозування попиту, продажів, замовлень та складських потреб (time series).
• Retention & Pricing: Моделювання Churn / Repeat Purchase, цінової еластичності (Price Elasticity) та реакції на промо.
• Promo Optimization: Оцінка ROI промо-кампаній, incremental revenue/margin, ефектів канібалізації та halo-ефекту.

Продуктові ML-рішення (Customer Experience):

• RecSys & Ranking: Розробка кандидатів (candidate generation), персоналізоване ранжування (Learning-to-Rank, embeddings), cross-sell та комплементарні рекомендації.
• Production & Monitoring: Інтеграція моделей у продуктові сервіси, моніторинг якості в продакшні (data & model drift).

Експерименти та методологія:

• Дизайн, проведення та аналіз A/B-тестів.
• Оцінка причинно-наслідкових ефектів (Causal Inference).
• Методологічна підтримка продуктових та аналітичних команд.

Що для нас важливо (Must-have)

• Класичний ML: Сильна база в класичному ML (classification, regression, feature engineering, temporal validation, leakage prevention).
• Стек: Впевнений Python та складний SQL.
• A/B Testing: Глибоке розуміння математики та практики дизайну й оцінки експериментів.
• Експертиза в e-commerce: Практичний досвід принаймні у двох із наведених напрямів:
  • Recommender Systems / Ranking;
  • Time Series / Forecasting;
  • Pricing & Promo Optimization;
  • Causal Inference / Experimentation.
• Production-mindset: Розуміння повного циклу ML (inference, orchestration, versioning, monitoring, retraining).
• Бізнес-орієнтованість: Вміння переводити мову бізнес-метрики (ROI, Margin, LTV) у мову ML-оптимізації та навпаки.

Буде додатковим плюсом

• Досвід з AWS / SageMaker, dbt, MLOps-інструментами.
• Практика з Uplift modeling та Causal Inference.
• Досвід розробки ієрархічного або ймовірнісного прогнозування (Probabilistic / Hierarchical Forecasting).
• Робота з Vector Search, Embeddings та Retrieval-системами.

Яким бачимо кандидата:

Сильний DS generalist із production мисленням і глибокою експертизою в кількох ML-напрямах. Ми не очікуємо однаково сильного досвіду у forecasting, recommendations, pricing і causal inference - важливіше вміти правильно поставити задачу, вибрати метод і довести рішення до практичного використання.

Що пропонуємо

• Вплив на продукт: ваші моделі безпосередньо впливатимуть на конверсію, маржинальність та досвід мільйонів користувачів.
• Зріла культура даних: доступ до якісної інфраструктури та підтримка з боку Data Engineering та Analytics.
• Мінімум бюрократії: швидке прийняття рішень та фокус на реальному результаті, а не на формальних звітах.
• Гнучкі умови: віддалений формат роботи (або гібрид), гнучкий графік, професійний розвиток та перегляд винагороди за результатами роботи.
   

Чому MAUDAU це круто?

• Ти матимеш вплив на продукт made in Ukraine, яким користуються тисячі і мільйони;
• Ти будеш частиною скілової tech команди;
• Ти матимеш справжні виклики та амбітні цілі;
• Ти будеш працювати з крутою командою однодумців  та відкритим керівництвом;
• Регулярно отримуватимеш новини компанії у вигляді дайджестів та зустрічей All Hands;
• Ти будеш отримувати своєчасний та відкритий зворотній зв’язок;

Як працює наша tech команда? 

• Маємо зрозумілий code style;
• Не гальмуємо: лише up-to-date фреймворки, бібліотеки і технології;
• Працюємо з технічним боргом щоквартально;
• Працюємо у self-organized scrum team, де кожен має вплив на процеси та продукт;
• Маємо сильну спрацьовану і професійну команду, яка обмінюється досвідом і співнавчається.

Як член команди MAUDAU ти можеш розраховувати на:

• Реальний ownership та вплив на продукт;
• Можливості для твого особистого розвитку, навчання та зростання;
• Гнучкий графік та можливості віддаленої роботи;
• 20 робочих днів оплачуваної відпустки, оплачувані лікарняні без бюрократії та додатковий вихідний день на твій день народження.

Якщо впізнав у цьому описі свій підхід до роботи - надсилай CV і давай знайомитись!

Наш клієнт - один із провідних банків України, який поєднує багаторічну експертизу у фінансовій сфері із сучасними технологіями та data-driven підходом. Компанія розвиває цифрові продукти, інвестує в інновації та створює відкрите й інклюзивне середовище для професійного розвитку.

На цій посаді ви працюватимете з даними на всіх етапах - від визначення вимог і контролю якості до побудови моделей та перевірки їхньої цінності для бізнесу.

Роль поєднує машинне навчання, програмування та взаємодію з бізнес-командами. Ви досліджуватимете нові напрями, створюватимете моделі й прототипи, тестуватимете їх у реальних умовах та допомагатимете перетворювати дані на практичні рішення.

Вимоги:

• Повна вища освіта - магістр або спеціаліст;
• Грунтовне розуміння алгоритмів машинного навчання: логістична регресія, дерева рішень, ансамблеві моделі, boosting, GAM і GLM;
• Знання підходів deep learning, зокрема CNN або NLP;
• Впевнене володіння Python та бібліотеками машинного навчання, зокрема scikit-learn;
• Здатність писати якісний production-ready код;
• Розуміння Agile-підходів, DevOps-процесів та інструментів модульного тестування;
• Здатність швидко занурюватися в нові бізнес-домени та ефективно взаємодіяти з представниками бізнесу;
• Українська мова на хорошому усному й письмовому рівні;
• Англійська мова на рівні Intermediate або вище.

Задачі:

• Формувати вимоги до даних, визначати джерела, організовувати збір та контролювати якість даних;
• Розробляти ознаки для моделей, зокрема працювати зі складними конфігураціями та часовими рядами подій;
• Обирати оптимальну стратегію моделювання, алгоритми та архітектуру моделей;
• Перевіряти й аналізувати якість моделей та їхні результати з погляду бізнесу;
• Створювати прототипи та організовувати тестування моделей у реальних умовах;
• Проводити A/B-тестування, аналізувати результати та оцінювати економічну й бізнес-цінність рішень;
• Взаємодіяти з бізнес-командами та допомагати впроваджувати data-driven рішення.

Компанія пропонує:

• Офіційне працевлаштування;
• Конкурентну заробітну плату;
• Щорічний перегляд компенсації відповідно до результатів роботи;
• Медичне страхування та страхування життя, повністю оплачені компанією;
• 25 днів щорічної відпустки та додаткові дні відпустки;
• Професійне навчання у напрямах Data, SQL, BI, Agile, бізнес-аналітики та інших;
• Індивідуальний план розвитку за підтримки керівника або ментора

COMFY — провідний омніканальний рітейлер побутової техніки та електроніки в Україні, понад 100 магазинів, топ-3 e-commerce платформа країни. Зараз формуємо central data team під CDO — щоб ML, AI та аналітика давали вимірюваний бізнес-ефект у клієнтському досвіді, комерційних рішеннях і ключових операційних процесах.

Контекст ролі

Шукаємо hands-on Lead Data Scientist, який особисто запустить перший ML-продукт компанії і поступово побудує навколо нього системну Data Science функцію. Перший фокус — Personalization Platform: CVM decisioning, персональні пропозиції, рекомендації та керовані експерименти. Ти відповідаєш за постановку ML-задачі, model logic, якість експериментів, evaluation, business effect і поведінку моделі після запуску; Data Engineering — за feature pipelines, serving, monitoring і retraining. Роль працює у central data team і в матриці з продуктовими та бізнес-доменами. У міру росту команди фокус розшириться на demand forecasting, replenishment optimization, workforce planning і Marketplace scoring.

Що робить цю роль особливою

• Перший ML-продукт компанії — ти ведеш його від business problem до контрольованого запуску, а не приєднуєшся до готового конвеєра.
• Пряма співпраця з CDO, Data Architect і Lead Data Engineer з першого дня.
• Висока автономія в model design, experimentation і формуванні ML roadmap.
• Ти закладаєш стандарти model review, reproducibility, drift control — команда, яка прийде після, працюватиме за твоїми правилами.
• Портфель наступних ML-продуктів (forecasting, replenishment, workforce planning) вже окреслений — є куди рости після першого запуску.

Задачі

• Особисто вести перший ML-продукт: від постановки задачі до MVP, експерименту і production acceptance.
• Формувати ML roadmap разом із CDO, Product Owners, Data Architect і Data Engineering.
• Будувати й перевіряти моделі для personalization, recommendations, propensity та uplift use cases.
• Визначати success metrics, baseline, offline/online evaluation і дизайн експериментів (A/B, MAB).
• Задавати стандарти model review, reproducibility, model cards, drift control і оцінювання бізнес-ефекту.
• Узгоджувати з Data Engineering feature contracts, serving path, monitoring і retraining requirements.
• Брати участь у наймі, менторити Data Scientists, проводити technical/design reviews.

Вимоги

Обов’язково: - Досвід особистого запуску ML-моделей або контрольованих MVP з вимірюваним бізнес-ефектом. - Сильні знання статистики, experimentation, model validation і причинно-наслідкового мислення. - Практичний досвід з Python, SQL, класичним ML і gradient boosting. - Глибока експертиза хоча б в одному напрямку: recommender systems, uplift/propensity modeling або time-series forecasting. - Розуміння production ML lifecycle і досвід співпраці з Data/ML Engineering. - Здатність працювати hands-on, приймати технічні рішення, менторити колег і пояснювати ML-рішення бізнесу.

Буде плюсом: - Google Cloud, BigQuery, Vertex AI, MLflow, Feast або аналогічний MLOps stack. - Causal inference, experimentation platform або multi-armed bandits. - Досвід у e-commerce, marketplace або high-volume consumer products. - Досвід формування Data Science практики або найму команди.

Що ми пропонуємо

• Можливість побудувати ML-функцію з нуля, починаючи з реального продукту, а не зі стандартів і презентацій.
• Work-life balance і віддалений формат роботи; офіс у Дніпрі — за бажанням.
• Високу автономію у model design, experimentation та формуванні ML roadmap.
• Великі e-commerce data scenarios і розвиток платформи на Google Cloud.
• Співпрацю з central data team, CDO, Data Architect, Lead Data Engineer та продуктовими доменами.
• Винагороду обговорюємо індивідуально за результатами співбесіди.

Пиши, якщо відгукнулося ✉️

Станьте частиною команди, що створює цифрову реальність!

MODUS X — українська ІТ-компанія, команда 800+ 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.

Зони відповідальності:

• 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

Що ми очікуємо:

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

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.

Frontline Robotics — українська defence tech компанія, що займається розробкою та виробництвом роботизованих систем для Сил безпеки та оборони України.

Наша місія — створити інтегровану роботизовану екосистему для наступу й оборони.

Ми сформували досвідчену та злагоджену команду та шукаємо Computer Vision Researcher (copters)
Ми щиро вдячні ветеранам і ветеранкам за службу та активно розглядаємо ваші відгуки на вакансії.

Для нас важливо:

• Вища технічна освіта у сфері Математики, Computer Science, Фізики та ін.
• Сильні математичні навички, зокрема у Лінійній Алгебрі, Теорії Ймовірностей, Статистиці
• Сильні навички класичного Computer Vision: keypoints detection and tracking, camera calibration, pose estimation, optical flow та ін.
• Досвід програмування на Python досвід з Linux, bash, git

Буде плюсом:

• Досвід програмування на C++
• Досвід Data Scientist, зокрема в класичному ML: регресійний аналіз, часові ряди, дерева рішень, кластеризація і тп.
• Досвід налаштування і пілотування БПЛА на Betaflight, Ardupilot, PX4 та ін.

• Знання Теорії Керування, Ньютонівської Механіки

   

Над чим ви будете працювати:

• Підтримувати існуючу систему візуальної навігації: пропонувати нові алгоритми, покращувати точність, оптимізовувати виробничий процес
• Активно досліджувати наукові публікації, впроваджувати state-of-the-art підходи
• Налаштовувати симулятор і автоматизовувати тестування моделей

• Генерувати нові розумні функції для автономних БПЛА

   

Що ми пропонуємо:

• Офіційне працевлаштування та бронювання.
• 24 календарні дні щорічної відпустки та оплачувані лікарняні;
• Додаткова відпустка 14 днів для ветеранів.
• Графік роботи 9:00–18:00 або 10:00–19:00.
• Можливість поєднувати роботу з дому та в офісі.
• Офіс біля метро (правий берег Києва).
• Своєчасна виплата заробітної плати.
• Простір для навчання та професійного розвитку;
• Роботу над складними інженерними задачами та реальними роботизованими системами.
• Прямий фідбек від користувачів із передової для вдосконалення продукту;
• Роботу в драйвовій команді та відкриту робочу культуру.
• Реальний внесок у оборону України.

Frontline Robotics — це місце, де інженери будують роботизовану лінію фронту разом із сильною командою.

Надсилайте резюме — і приєднуйтесь до команди!

Вітаємо в King Group — місці, де зустрічаються найкращі люди з IT- та гемблінг-індустрії, щоб разом створювати масштабні digital-продукти. Ми розвиваємо численні проєкти у сфері iGaming на ринках України та Tier 1, інвестуємо у венчурні стартапи, перспективні ідеї та талановитих людей.

Шукаємо Middle Data Scientist до нашої команди в офіс у Києві. Якщо вам цікаво працювати з великими обсягами даних, будувати ML-моделі та створювати рішення, які впливають на продукт і бізнес — будемо раді познайомитися.

Основні задачі:
 

• Побудова, навчання та валідація ML-моделей (класифікація, регресія, кластеризація) для вирішення бізнес-задач компанії.
• Підготовка, очищення та трансформація даних для навчання моделей машинного навчання.
• Проведення дослідницького аналізу даних (EDA), пошук закономірностей та формування гіпотез.
• Аналіз ефективності моделей, оцінка їх якості за допомогою релевантних метрик та інтерпретація результатів.
• Підтримка, моніторинг та вдосконалення моделей, що працюють у production.
• Оптимізація існуючих моделей та участь у впровадженні нових ML-рішень.
• Співпраця з командами аналітики, розробки та бізнесу для реалізації data-driven рішень.

Основні вимоги:
 

• Ступінь бакалавра/магістра (математика, статистика, інформатика чи суміжна галузь) або еквівалентний практичний досвід, підкріплений хорошими знаннями математики, статистики та теорії ймовірностей.
• Від 2 років досвіду роботи на аналогічній посаді.
• Практичний досвід програмування на Python (Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn) та впевнене володіння SQL.
• Розуміння класичних алгоритмів машинного навчання: Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, Gradient Boosting, Clustering та інших.
• Досвід побудови, навчання, оцінювання та валідації моделей машинного навчання.
• Розвинене аналітичне мислення, відповідальність, самостійність та орієнтація на результат.

Буде перевагою:
 

• Досвід роботи з моделями часових рядів (Time Series), Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Functions), Kedro, TensorFlow або PyTorch, а також з деплоєм та підтримкою моделей у production.

Ми пропонуємо Boost-програми — систему компенсацій для розвитку та комфорту:

• Skill Boost — оплата навчання та курсів.
• Sport Boost — покриття витрат на спорт або абонемент до спортзалу.
• Yummy Boost — оплата корпоративних обідів.
• Content Boost — доступ до розважальних медіапідписок.
• Relocation Boost — підтримка релокації до Києва.

Також:

• Офіційне працевлаштування, медичне страхування, корпоративний лікар.
• Оплачувані лікарняні та відпустка.
• Сучасний офіс у центрі Києва (пішки від м. Либідська/Звіринецька) з панорамною терасою.
• Реферальна програма з бонусами за успішно найнятих кандидатів.
• Команда, яка цінує ініціативність, нові ідеї та прагнення до професійного розвитку.
• Робота над продуктом, де результат моделей напряму впливає на бізнес.
  
   

Зацікавило? Надсилай своє резюме — і познайомимось! 

 Ми — українська компанія, що швидко масштабується у сфері продажів, закупівель та власного виробництва. Зараз будуємо сильну data-driven культуру та шукаємо Middle Data Analyst, який хоче впливати не просто на звіти, а на реальні бізнес-рішення. Це роль для тих, хто любить працювати з даними глибоко, але бачити результат своєї роботи в бізнес-метриках: продажах, маржинальності, ефективності процесів.
 ⸻ 
Чим ти будеш займатись 
працювати з комерційною аналітикою та ключовими бізнес-метриками; 
будувати та підтримувати дашборди в Power BI; 
аналізувати великі масиви даних і знаходити інсайти для бізнесу; працювати з даними з різних джерел та приводити їх до єдиної логіки;
 допомагати бізнесу приймати рішення на основі цифр, а не інтуїції; брати участь у розвитку аналітичної системи компанії.
 ⸻ 
Що для нас важливо 
Досвід: 2–4+ роки досвіду на позиції Data Analyst / BI Analyst; досвід у рітейлі або e-commerce буде плюсом, але не є обов’язковим.
Технічні навички: впевнений SQL (робота з запитами середньої та високої складності); досвід Power BI (дашборди, базове DAX, робота з моделями даних); Power Query / M або досвід побудови простих ETL-процесів; впевнений Excel як інструмент швидкої аналітики. 
Бізнес-розуміння: розуміння ключових комерційних метрик: продажі, маржа, оборотність, сезонність; цікавість до того, як дані впливають на бізнес-рішення.
 Soft skills: аналітичне мислення і увага до деталей; проактивність (не просто виконувати запит, а ставити питання); вміння пояснювати складні речі простою мовою.
 ⸻
 Що ти отримаєш 
Роль з впливом — твої висновки будуть використовуватись у бізнес-рішеннях; 
Сильний практичний досвід у комерційній аналітиці та Power BI; Конкурентну зарплату відповідно до Middle рівня та стабільні виплати; 
24 дні відпустки + лікарняні; Навчання та розвиток (курси, англійська); 
Живу команду без зайвої бюрократії та з швидкими рішеннями; Корпоративне життя: спорт, неформальні зустрічі, комфортна атмосфера.