Jobs Data Scientist

Основні вимоги

• ОБОВ’ЯЗКОВО знання математичної статистики та теорії ймовірності 
• 1+ роки роботи у фінтех домені
• Гарне знання SQL (аналізуємо найбільші з усіх банків бази даних)
• Знання основних алгоритмів ML (навчання з вчителем)
• Навички написання класів, пайплайнів, проведення code-review на Python
• Вміння обґрунтовано (у т.ч. з математичної точки зору) пояснити принцип роботи моделі та отримані результати
• Досвід розробки, впровадження та супроводження моделей
• Досвід написання алгоритмів для роботи з даними
• Досвід налаштування моніторингу моделей (бек тестування, розрахунок бізнес-метрик тощо)

Буде плюсом

• Знання основних алгоритмів навчання без вчителя, кластеризація, часові ряди
• Досвід вирішення задач сегментації клієнтів для різних цілей банку
• Досвід з Amazon Sagemaker, Amazon S3
• Досвід роботи з Git

Основні обов’язки

• Формулювання та перевірка гіпотез на підставі інструментів математичної статистики, висновки з результатів
• Надання обґрунтування доцільності застосування предикативних моделей з використанням інструментів машинного навчання
• Агрегація та синтез даних з різних джерел для побудови моделей прогнозування
• Розробка та впровадження методів інтелектуального аналізу та моделей машинного навчання для оцінки та мінімізації ризиків та досягнення бізнес-цілей відповідно до стратегії Банку та регуляторних вимог
• Аналіз якості моделі та її тестування з використанням математичних та бізнес-метрик
• Імплементація моделей та налаштування регламентних розрахунків даних
• Моніторинг та актуалізація моделей, супроводження моделей на всіх етапах життєвого циклу
• Автоматизація процесу моделювання та оптимізація інструментів
• Проєктування та створення нових процесів для моделювання

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

Основні вимоги

• Глибоке знання теорії ймовірностей, математичної статистики та економетрики
• Розуміння принципів роботи депозитів, кредитів, облігацій (ОВДП), валютних операцій.
• Розуміння, що таке процентний ризик банківської книги (IRRBB), валютний ризик та розриви ліквідності (GAP-аналіз)
• Базове розуміння SQL (для вибірки даних)
• Вища освіта (Прикладна математика, Статистика, Економічна кібернетика, Фізика або Фінанси/Банківська справа (з сильним математичним нахилом)

Буде плюсом

• Знання Python або R (буде значною перевагою, але головне — готовність швидко опанувати Python)

Основні обов’язки

• Дослідження та розробка (R&D): Самостійний пошук та вивчення міжнародних практик (Basel III/IV) та вимог НБУ щодо моделювання ринкових ризиків (IRRBB, FX risk) та ризику ліквідності
• Побудова моделей: Розробка моделей оцінки ризиків: VaR (Value at Risk), Stressed VaR, Expected Shortfall, моделювання кривої дохідності
• Прогнозування ліквідності: Створення моделей для стрес-тестування ліквідності та прогнозування стабільної частини залишків на поточних рахунках
• Back-testing: Проведення ретроспективного тестування моделей та їх калібрування
• Впровадження Python: Перенесення методологій розрахунку на Python для автоматизації та підвищення точності
• Документування: Написання методологічних положень та технічної документації до розроблених 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 / Lead Data Annotator, який спеціалізується на 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.

Ми не зупиняємось у розвитку напрямку Big Data і команда Data Science шукає Senior Data Scientist. 
 
Вимоги до кандидата: 

1. Комерційний досвід розробки та впровадження ML-моделей на Python 3+ роки; 
    
2. Досвід побудови рекомендаційних систем, пошукових систем, задач логістичної оптимізації, систем динамічного ціноутворення, прогнозування часових рядів. 
    
3. Навички опрацювання великих об’ємів данних з різних джерел (MS SQL / Postgress / BigQuery). Досвід оптимізації запитів та процедур. 
    
4. Розуміння життєвого циклу розробки дата продуктів, навички коммунікацій з бізнесом на кожному з етапів. 
    

Плюсом буде: 

1. Великий плюс - досвід роботи в домені Ecommerce / Retail  
2. Навички роботи з AWS 
3. Практичні навички побудови архітектур, навчання та впровадження нейронних мереж 
4. Досвід з технологіями - Nvidia Merlin, Prefect.io, ElasticSearch, Docker, Dask/Ray.

Обов’язки: 
Побудова, впровадження та підтримка Machine Learning моделей 
Вирішення задач з класифікації, кластеризації, прогнозування часових рядів, рекомендаційних систем, систем розумного пошуку; 
Розробка та впровадження концепцій, методів підвищення якості даних 
Розрахунок економічної ефективності від впровадження моделей 
Спілкування з внутрішнім замовником, підготовка презентацій, написання документації. 
 
Трішки про те, як ми співпрацюємо: 
— повна віддалена співпраця в межах України, 
— участь в конференціях та навчанні, 
— надаємо техніку для роботи, 
— оплачувані 24 календарних дні відпустки, 
— оплачувані лікарняні. 

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

ТОВ «ІС СІТІ» — українська компанія, що спеціалізується на створенні інноваційного програмного забезпечення для ритейл-сектору, розробляючи рішення, які максимально задовольняють потреби клієнтів.

Наші розробки щодня доводять свою надійність і ефективність у реальних умовах українського ритейлу.

Ми шукаємо у нашу команду Middle Data Scientist.

Для нас важливо:

• Досвід роботи на аналогічній посаді від 3-х років
• Знання Python та SQL
• Знання бібліотек: pandas, numpy, pyplot, scikit-learn, tensorflow, cuda, PyTorch
• Розуміння специфіки даних у контексті бізнесу (сезонність, регіональні особливості, поведінкові патерни клієнтів)
• Практичний досвід роботи з моделями: класифікації, регресії, кластеризації; дерев рішень, ансамблів (Random Forest, XGBoost); нейронних мереж (базовий рівень)
• Знання метрик якості моделей та вміння їх інтерпретувати
• Розуміння теорії ймовірностей, математичної статистики, лінійної алгебри та чисельних методів
• Вміння проводити статистичний аналіз (гіпотези, тестування, кореляції)
• Досвід роботи з хмарними інструментами буде плюсом

• Відповідальне та серйозне ставлення до роботи

   

У нашій команді ти будеш:

• Збирати історичні дані про продажі, ціни, запаси, маркетингову активність, сезонність, промоакції, погоду, події тощо
• Здійснювати попередню обробку: очищення, заповнення пропусків, трансформація, нормалізація даних
• Проводити EDA (exploratory data analysis) для виявлення закономірностей у попиті
• Створювати та тренувати моделі часових рядів (ARIMA, SARIMA тощо) та/або моделей машинного навчання (XGBoost, Random Forest)
• Працювати з фічеінжинірингом для покращення точності моделей
• Порівнювати точності різних моделей та обирати оптимальний підхід
• Здійснювати налаштування метрик якості (MAPE, RMSE, WAPE, sMAPE тощо)
• Розробляти базові та ансамблеві моделі, проводити A/B-тести при необхідності
• Здійснювати валідацію моделей на тестових вибірках
• Проводити перетренування моделей у разі змін в ринковому середовищі
• Розробляти системи сповіщення при зниженні точності

• Проводити постійний моніторинг якості прогнозів

   

Ми пропонуємо:

• Широкі можливості для професійного розвитку та цікаві проєкти
• Гідну та своєчасну виплату фінансової винагороди
• Віддалений або гібридний графік роботи (і в офісі, і дистанційно): з 9:00 до 18:00
• Медичне страхування та вигідні умови для страхування родичів і дітей
• Відновлені вихідні у державні свята
• Знижки та додаткові фішки від партнерів

• Комфортні умови праці (офіс на правому березі Києва — район станції метро Контрактова площа)

   

Чекаємо на твоє резюме!

Ми розглядаємо відгуки протягом 5 робочих днів. Якщо не отримаєш відповіді впродовж цього часу, це означає, що наразі ми не можемо запропонувати позицію, але ми зберегли резюме у нашій базі.

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.

Twist Robotics — це продуктова оборонна компанія, яка розробляє безпілотні літальні апарати (FPV, коптерного та літакового типів) і пов’язані з ними системи. Серед наших публічних продуктів — симулятор місій БпЛА «Обрій» і коптер Saker Scout, який уже понад два роки успішно працює на передовій.

Ми шукаємо Computer Vision Engineer, який долучиться до розробки систем сприйняття та аналізу даних для автономних безпілотних платформ. Роль передбачає роботу на стику алгоритмів комп’ютерного зору, сенсорних даних та інтеграції у реальні системи.

Основні обов’язки:

• розробка та впровадження алгоритмів комп’ютерного зору для обробки даних із камер, LiDAR та інших сенсорів;
• підготовка та анотація датасетів для тренування та тестування моделей;
• оптимізація алгоритмів для роботи на обмежених апаратних ресурсах (SBC, GPU, embedded);
• інтеграція моделей CV у симуляційне та реальне середовище;
• тісна взаємодія з командами ML, автономії та інженерії;
• аналіз якості результатів, валідація та тестування алгоритмів у різних умовах.

Що для нас важливо:

• 3+ роки роботи із комп’ютерним зором або perception-системами (оптичні сенсори, LiDAR, RGB-D камери);
• досвід розробки і оптимізації моделей для автономних систем;
• володіння Python та бібліотеками для CV (OpenCV, PyTorch, TensorFlow, Detectron2 тощо);
• досвід роботи з real-time потоками даних та інтеграцією у симуляційні системи;
• системне мислення, самостійність та відповідальність за результат.

Буде перевагою:

• досвід роботи з автономними або робототехнічними платформами;
• бекграунд із Kubernetes або іншими оркестраторами.

Ми пропонуємо:

• складні та цікаві завдання в сфері розвитку технологій;
• можливість застосовувати ваш досвід і навички для зміцнення обороноздатності України;
• комфортні умови праці та ринкову заробітну плату;
• віддалену зайнятість або ж гібридну у Львові/Києві;
• відпустки, лікарняні та інші соціальні гарантії, згідно з нормами чинного трудового законодавства;
• роботу в команді, де цінується незалежність та ініціативність;
• бронювання.

Компанія шукає співробітника на посаду Senior Data Scientist.

Основні обов’язки:

• Розробка, валідація та впровадження скорингових моделей (PD, LGD, EAD).
• Побудова моделей кредитного ризику, antifraud та поведінкового скорингу.
• Робота з великими масивами фінансових та транзакційних даних.
• Feature engineering та оптимізація моделей.
• Моніторинг якості моделей (AUC, Gini, KS, PSI тощо).
• Інтерпретація моделей та підготовка документації для регуляторних вимог.
• Взаємодія з командами ризик-менеджменту, аналітики та IT.
• Оптимізація процесу прийняття кредитних рішень.

Наші очікування:

• 4+ років досвіду у Data Science.
• 2+ роки досвіду у фінансовому секторі.
• Практичний досвід розробки скорингових моделей.
• Впевнене знання Python (pandas, numpy, scikit-learn, xgboost, lightgbm).
• Досвід роботи з SQL.
• Розуміння статистики, машинного навчання та методів валідації.
• Досвід роботи з imbalance data.
• Розуміння регуляторних вимог (IFRS 9 буде перевагою).
• Досвід роботи з BI-інструментами буде плюсом.

Буде перевагою:

• Досвід впровадження моделей у продакшн.
• Робота з ML pipelines.
• Знання PySpark або робота з Big Data.
• Досвід роботи з альтернативними даними (open banking, behavioral data).

Ми пропонуємо:

• Конкурентну заробітну плату.
• Вплив на бізнес-рішення компанії.
• Можливість будувати скорингову систему з нуля.
• Гнучкий графік роботи.
• Професійний розвиток та участь у стратегічних проєктах.

Чекаємо на твоє резюме! ☺️

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.

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.

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.

Шукаємо Data Science Engineer, який любить працювати з даними — від збору та структуризації до побудови аналітичних моделей. Якщо ти уважний до деталей, вмієш структурувати інформацію і перетворювати числа на інсайти — тоді ми шукаємо саме тебе 

InOvation — рекрутингова агенція повного циклу, що допомагає знайти ідеальний метч між компанією та спеціалістом. Ми віримо, що робота має надихати, розвивати й давати відчуття цінності

Наш Клієнт

Компанія -  де кожен співробітник може не тільки ефективно працювати, але й розвиватися, отримуючи підтримку та цінуючи власний баланс між роботою та особистим життям. Де вірять в силу кайдзен — постійне вдосконалення, а також у командну роботу, де нові рішення приносять унікальний досвід та сприяють особистісному росту

Команда, що створює аналітичні та AI-рішення для бізнесу, допомагаючи бізнес юнітам приймати рішення на основі даних. Вони працюють у напрямку Data Science, автоматизації та досліджень, розвиваючи власну платформу для збору, обробки й візуалізації інформації

 

Основні обов’язки

• Аналіз, обробка та підготовка великих масивів даних
• Створення пайплайнів для збору, обробку та структурування даних
• Побудова базових моделей машинного навчання (регресія, класифікація, кластеризація)
• Проведення експериментів і тестування гіпотез
• Візуалізація результатів досліджень і підготовка звітів
• Оптимізація SQL-запитів і робота з реляційними базами даних

Що важливо для цієї ролі:

• 2+ роки досвіду у Data Science / аналітиці даних
• Впевнене володіння Python (Pandas, NumPy, scikit-learn, Matplotlib, Jupyter)
• Знання SQL і досвід роботи з реляційними базами даних
• Розуміння принципів регресії, класифікації, дерев рішень, кластеризації
• Навички data cleaning, feature engineering, структуризації великих наборів даних
• Англійська — B1+ для читання технічної документації
• Системне мислення та аналітичний підхід — розуміння зв’язків між даними, процесами та бізнес-результатами
• Орієнтація на вдосконалення та командну ефективність — готовність покращувати процеси, працювати узгоджено й результативно

Буде плюсом:

• Deep learning: PyTorch / TensorFlow/Keras 
• MLOps tooling: MLflow or DVC for experiment/artifact tracking
• Monitoring: drift detection (data/model), calibration checks, alerting dashboards
• Explainability: SHAP (global + local) and simple, defensible feature importance
• Modeling and hyperparameter tuning: XGBoost, LightGBM with optuna/hyperopt
• Statistics: probability basics, hypothesis testing, confidence/credible intervals
• Imbalanced learning: class weights, sampling strategies, PR-AUC/F1 focus, threshold selection for business cost

Переваги роботодавця:

• Remote-friendly — працюй звідки зручно
• Компенсація навчання та сертифікацій
• Benefit Café: англійська, спорт, ментальні сесії
• Медстраховка та підтримка здорового балансу між роботою і життям
• Можливість впливати на побудову аналітичної інфраструктури
• Команда, що цінує відкритість, підтримку й розвиток