Jobs ML / AI Engineer

молода команда GiniAnalytics, яка працює над створенням нової платформи банківського обслуговування клієнтів і зараз нам потрібен у команду фахівець на позицію Data Science, якому цікаві нові проекти та готовий до нового досвіду для себе! ;)

Розташування: Україна (або ±1 година щодо України)

Досвід роботи: 2-4 роки у сфері Data Science

Зайнятість: Повний робочий день

Обов'язки:

• Розробка та впровадження ризикових скорингових моделей з метою оцінки кредитоспроможності клієнтів, включаючи як заявочні, і поведінкові моделі.
• Виконує процеси feature engineering для поліпшення якості та ефективності предикативних моделей.
• Аналіз даних для виявлення нових можливостей та тенденцій, які можуть бути використані для покращення скорингових моделей.
• Взаємодія з командами розробників та бізнес-аналітиків для інтеграції моделей у бізнес-процеси.
• Моніторинг та аналіз продуктивності моделей на проді, пропозиція та реалізація покращень.

Вимоги:

• Досвід у галузі Data Science від 2 до 4 років, з доведеним досвідом побудови скорингових моделей.
• Глибокі знання та практичний досвід у галузі машинного навчання та статистичного аналізу.
• Досвід роботи з мовою програмування Python та бібліотеками для обробки даних та машинного навчання (наприклад, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Навички в галузі feature engineering та вибору моделей для вирішення специфічних завдань.
• Здатність аналізувати великі обсяги даних та перетворювати аналітичні висновки на конкретні дії.
• Досвід роботи з SQL та базами даних.
• Здатність до самостійної роботи та роботи в команді, а також до взаємодії з не технічними колегами.

Пропонуємо:

• Віддалена робота в молодій та енергійній команді
• Можливість швидкого зростання у кількох напрямках
• Оплачуваний лікарняний
• Можливий гнучкий графік

Привіт!
 

Ми OBRIO — команда, яка завжди хоче більшого: від себе, від життя, від роботи. Якщо тобі теж замало «достатньо добре» — ти вже розумієш, про що ми. Тут сильні люди притягують сильних — і разом ми розвиваємо компанію, що будує продукт №1 у ніші spiritual wellness — Nebula.
 

Зараз ми шукаємо AI Lead до Tech команди.
 

Ти будуватимеш AI-стратегію з нуля до продакшену — не як підтримуючу функцію, а як рушій бізнесу. Твої рішення впливатимуть на досвід 70M+ користувачів у понад 60 країнах.
 

У команді ти працюватимеш разом з Антоном Водолазьким (СТО OBRIO). Працюючи напряму з ним, ти матимеш реальний вплив на технічну стратегію продукту, швидкі рішення та можливість будувати AI-рішення на рівні бізнесу.
 

Які виклики тебе чекають?

• Вести AI-ініціативи від ідеї до продакшен-релізу у різних департаментах: content, marketing та support.
• Побудувати масштабовану AI-стратегію, що принесе реальний бізнес-результат.
• Формувати і керувати потужною експертною AI-командою для стійкого росту та розвитку продукту.
   

Твій вплив ми бачимо в:

• Генерації та системному впровадженні AI-інновацій, що впливають на досвід мільйонів користувачів.
• Формуванні та пріоритизації AI-roadmap разом зі стейкхолдерами для стійкого зростання продукту.
• Побудові масштабованих, повторно використовуваних та інтерпретованих моделей, які приносять вимірювану цінність бізнесу.
• Забезпеченні відповідального і етичного використання AI у команді та процесах.
• Прийнятті технічних рішень для досягнення стратегічних цілей компанії.
   

Що сприяє твоєму успіху у цій ролі?

• Ти маєш 5+ років у прикладному AI/ML та розумієш, як довести рішення до продакшену.
• 1+ рік роботи на позиції Lead або у менторській ролі.
• Маєш успішний досвід запуску продуктів з генеративними моделями та LLM (OpenAI API, LangChain тощо).
• Працював/-ла з хмарними платформами (AWS/GCP).
• Тобі цікаво створювати нову AI-експертизу, формувати команду та впливати на продукт на глобальному рівні.
• Проактивність, аналітичність і амбіційність допомагають тобі рухатись до складних цілей і зростати швидко.
   

Що ти отримаєш в OBRIO?

• Свободу у форматі роботи — можливість працювати з офісу в Києві, Львові, Варшаві або remote, з підтримкою надкомфортних умов у трьох містах.
• Сильне середовище для зростання — 75% команди формують Middle та Senior спеціалісти, тож ти швидко зростаєш через складні задачі та сильних колег.
• Підтримку фізичного та ментального ресурсу — участь в OBRIO Wellness Club або покриття індивідуальних занять спортом та Spiritual Allowance для твого балансу (дивись, як це працює в нас).
• AI Workation — до 5 робочих днів на квартал, які ти можеш повністю присвятити створенню масштабованих AI-інструментів.
• Час на відновлення — 20 оплачуваних днів відпустки, необмежені лікарняні та можливість sabbatical leave. Щоб досягати якнайкращих результатів потрібно якнайкраще почуватись.
• Причетність до соціально важливих ініціатив — участь у благодійних проєктах, волонтерстві та підтримці мобілізованих колег і їхніх сімей. Один з наших проєктів OBRIO Innovation Space x КПІ нещодавно номінований на DOU Awards.
• Інвестиції у твій професійний розвиток — окремий бюджет на навчання, менторство та участь у топових українських і міжнародних конференціях (IT Arena, DOU Days, Web Summit, TikTok & Meta Summits).
• Круті колаборації — об'єднуємось з українськими брендами (СЕНС, Matcher, Syndicat, KURAZH) і даруємо стильний OBRIO-мерч не лише з нагоди святкових дат.
   

Ми — OBRIO, продуктова IT-компанія з екосистеми Genesis, яка створює Nebula — найбільший spirituality бренд із 70M+ користувачів. З вісьмох ентузіастів ми виросли у команду з 300+ професіоналів, які створюють рішення, що впливають на життя людей у всьому світі.
 

• OBRIO — Lovemark brand з найвищим eNPS за версією Forbes.
• За 7+ років наш продукт Nebula виріс з ідеї у платформу і став частиною життя мільйонів користувачів у понад 60 країнах.
• На платформі працюють 1500+ експертів. Ми створили складну операційну модель і щодня обробляємо тисячі запитів від користувачів по всьому світу.
   

Амбіція OBRIO — стати першим українським юнікорном у ніші spirituality.
 

Як виглядає наш найаючий процес: Інтро-кол з TA Specialist ➡️ Тестове завдання ➡️ Інтерв’ю з СТО ➡️ Бар-рейзинг/Фінальне інтерв’ю ➡️ Job Offer
 

Do Big. Be Great.

Привіт!
 

Ми OBRIO — команда, яка завжди хоче більшого: від себе, від життя, від роботи. Якщо тобі теж замало «достатньо добре» — ти вже розумієш, про що ми. Тут сильні люди притягують сильних — і разом ми розвиваємо компанію, що будує продукт № 1 у ніші spiritual wellness — Nebula.
 

Зараз ми шукаємо AI Engineer до Tech команди.
 

Ти будуватимеш внутрішні AI-рішення з нуля — від архітектури до продакшену. Твої системи напряму впливатимуть на ефективність команд, що працюють з 70M+ користувачами по всьому світу. Це не підтримка і не супровід — це реальна розробка, яка формує фундамент AI в компанії.
 

У команді ти працюватимеш разом з Антоном Водолазьким (СТО OBRIO). Працюючи напряму з ним, ти матимеш реальний вплив на технічну стратегію продукту, швидкі рішення та можливість будувати AI-рішення на рівні бізнесу.
 

Які виклики тебе чекають?

• Побудувати внутрішні AI-рішення з нуля .
• Перетворювати бізнес-запити команд у ефективні LLM-архітектури (RAG, embeddings, vector search).
• Закласти фундамент AI-інфраструктури, яка зростатиме разом із бізнесом.
   

Твій вплив ми бачимо в:

• Скороченні часу команд на рутинні задачі завдяки AI-автоматизації процесів.
• Формуванні AI як реального бізнес-інструменту, а не експерименту.
• Створенні довгострокової цінності — AI-систем, які напряму впливають на ефективність компанії.
• Підвищенні швидкості прийняття рішень через кращий доступ до даних і знань.
   

Що сприяє твоєму успіху у цій ролі?

• Ти маєш 1+ рік досвіду у розробці та інтеграції AI/LLM-рішень
• Ти реалізовував RAG, embedding-процеси або налаштовував векторні БД
• Ти розбираєшся в LLM, prompt engineering і контекстному менеджменті
• Володієш Python та/або JavaScript
• Маєш досвід із LangChain, PydanticAI, LlamaIndex або схожими фреймворками
• Працював з N8N, Diffy чи іншими automation/оркестраційними платформами
• Володієш знаннями класичних ML-алгоритмів (Regression, Tree-based, Clustering)
• Розумієш основи MLOps, CI/CD, контейнеризації

• Впевнено читаєш технічну документацію, API, працюєш із логами та observability.

   

Що ти отримаєш в OBRIO?

• Свободу у форматі роботи — можливість працювати з офісу в Києві, Львові, Варшаві або remote, з підтримкою надкомфортних умов у трьох містах.
• Сильне середовище для зростання — 75% команди формують Middle та Senior спеціалісти, тож ти швидко зростаєш через складні задачі та сильних колег.
• Підтримку фізичного та ментального ресурсу — участь в OBRIO Wellness Club або покриття індивідуальних занять спортом та Spiritual Allowance для твого балансу (дивись, як це працює в нас).
• AI Workation — до 5 робочих днів на квартал, які ти можеш повністю присвятити створенню масштабованих AI-інструментів.
• Час на відновлення — 20 оплачуваних днів відпустки, необмежені лікарняні та можливість sabbatical leave. Щоб досягати якнайкращих результатів потрібно якнайкраще почуватись.
• Причетність до соціально важливих ініціатив — участь у благодійних проєктах, волонтерстві та підтримці мобілізованих колег і їхніх сімей. Один з наших проєктів OBRIO Innovation Space x КПІ нещодавно номінований на DOU Awards.
• Інвестиції у твій професійний розвиток — окремий бюджет на навчання, менторство та участь у топових українських і міжнародних конференціях (IT Arena, DOU Days, Web Summit, TikTok & Meta Summits).
• Круті колаборації — об’єднуємось з українськими брендами (СЕНС, Matcher, Syndicat, KURAZH) і даруємо стильний OBRIO-мерч не лише з нагоди святкових дат.
   

Ми — OBRIO, продуктова IT-компанія з екосистеми Genesis, яка створює Nebula — найбільший spirituality бренд із 70M+ користувачів. З вісьмох ентузіастів ми виросли у команду з 300+ професіоналів, які створюють рішення, що впливають на життя людей у всьому світі.
 

• OBRIO — Lovemark brand з найвищим eNPS за версією Forbes.
• За 7+ років наш продукт Nebula виріс з ідеї у платформу і став частиною життя мільйонів користувачів у понад 60 країнах.
• На платформі працюють 1500+ експертів. Ми створили складну операційну модель і щодня обробляємо тисячі запитів від користувачів по всьому світу.
   

Амбіція OBRIO — стати першим українським юнікорном у ніші spirituality.
 

Як виглядає наш найаючий процес: Інтро-кол з TA Specialist ➡️ Тестове завдання ➡️ Технічне інтерв’ю з СТО ➡️ Job Offer
 

Do Big. Be Great.

ТД «Укрсервіс» шукає досвідченого AI Full Stack Engineer / AI Solutions Architect для реалізації інтеграційної системи між CRM Delphi + Firebird та новою серверною платформою на n8n / PostgreSQL / FastAPI.

Це можливість долучитися до створення фундаменту майбутньої корпоративної AI-платформи та системи управління знаннями.

Для досвідченого спеціаліста бюджет не є жорстко фіксованим — готові обговорювати рівень компенсації відповідно до вашого досвіду, експертизи та очікувань. Проєктна діяльність.

Основні задачі:

• прийом JSON-фіда;
• синхронізація даних у PostgreSQL;
• реалізація інтеграцій між системами;
• контроль та обробка помилок;
• обробка PDF, Excel, зображень і відео;
• реалізація пошуку по товарах, інструкціях, сервісних кейсах і запчастинах;
• підготовка даних та архітектури для подальшого розвитку AI/RAG-системи.

Обов'язкові вимоги:

• Python;
• FastAPI;
• PostgreSQL;
• Docker;
• REST API;
• JSON;
• досвід інтеграції різних систем через API;
• досвід роботи з файлами та документами;
• вміння самостійно реалізовувати проєкт за готовим технічним завданням.

Буде перевагою:

• Firebird;
• Delphi;
• n8n;
• обробка PDF та Excel;
• PostgreSQL Full-Text Search;
• досвід підготовки даних для AI/RAG;
• практичний досвід реалізації RAG-рішень або корпоративних AI Knowledge Base.

Ми шукаємо самостійного інженера, який готовий брати відповідальність за технічну реалізацію проєкту та пропонувати оптимальні рішення.

📩 Якщо вам цікаво долучитися до цього проєкту або ви вже реалізовували подібні рішення для бізнесу — будемо раді знайомству.

Друзі, наразі ми знаходимося у пошуку Data Science/Machine Learning

Ваш  майбутній функціонал:

• якісне та своєчасне вирішення бізнес-завдань за напрямом аналізу даних за допомогою методів машинного навчання для отримання максимального бізнес-ефекту;
• регулярна комунікація з іншими підрозділами банку для постановки завдань з бізнесом на базі предиктивної аналітики для зростання прибутку банку;
• завантаження та підготовка даних для реалізації Data Science моделей для вирішення відповідних бізнес завдань;
• реалізація, навчання та інтерпретація Data Science моделей для вирішення відповідних бізнес завдань;
• підтримка моделей, генерація ідей щодо їх подальшого поліпшення;
• дослідження нових моделей, методів та інструментів для Data Science.

Наш кандидат має:

• вищу фінансово-економічна, математична або інформаційно-технічна освіту;
• досвід роботи не менше 1-го року за напрямом Data Science/Machine Learning в банківській, фінансовій сфері або сфері інформаційних технологій;
• досвід програмування на Python не менше 1-го року;
• досвід роботи з SQL не менше 1-го року;
• навички підготовки різних типів даних для моделювання;
• навички підготовки звітів для моніторингу результатів роботи моделі;
• навички навчання моделей машинного навчання;
• знання базових метрик машинного навчання;
• навички інтерпретації моделей машинного навчання.

З нами Ви отримуєте:

• гідний рівень заробітної плати, що виплачується 2 рази на місяць;
• 28 календарних днів відпустки, оплачувані лікарняні;
• щорічний перегляд заробітної плати;
• можливість працювати віддалено;

• навчальні програми, семінари, тренінги, читацький клуб, курси англійської мови тощо.

   

Дякуємо за Ваш інтерес до нашої вакансії. У разі позитивного рішення ми з Вами зв'яжемось протягом 14-ти днів. Якщо протягом цього часу Ви не отримаєте відповідь на Ваше резюме, не засмучуйтесь - це означає, що зараз ми не можемо запропонувати відповідну вакансію, але зберегли Ваше резюме у нашій базі кадрового резерву. Якщо в майбутньому вакансія з'явиться, ми запропонуємо Вам розглянути її.

Це оголошення не є рекламою!

Зараз шукаємо ML Engineer / Applied AI Engineer, який допоможе нам в створенні рішень для персоналізації та пошуку товарів на базі штучного інтелекту для нашої e-commerce платформи.

Наша головна мета - перейти від класичних товарних рекомендацій до персоналізації, орієнтованої на конкретні цілі користувача (goal-oriented personalization). 

Зараз хочемо розробити AI/ML рішення, які здатні розуміти наміри клієнта (customer intent), поєднувати їх із контекстом користувача та даними про товари, і у відповідь повертати релевантні добірки продуктів або сценарії супроводу покупки, а не просто рекомендації окремих позицій.

Ця роль меншою мірою зосереджена на розробці самих моделей, і більшою - на збиранні повного технічного пазлу: data pipelines, ML-інфраструктура на базі AWS, model serving, інтеграція LLM, оркестрація, моніторинг, fallback-логіка та стабільність системи у продакшені.
 

Що треба робити:

• Будувати ML/AI інфраструктуру для персоналізації, пошуку, рекомендацій та підбору товарів.
• Впроваджувати data та ML-пайплайни з використанням сервісів AWS.
• Працювати з даними про поведінку клієнтів, історію замовлень, каталоги, ціни, залишки на складах та промо-акції.
• Розробляти логіку для розпізнавання намірів користувача (intent understanding), ранжування, рекомендацій та формування кошика.
• Інтегрувати компоненти на базі LLM там, де вони допомагають структурувати наміри клієнта та/або покращити процес пошуку товарів.
• Моніторити якість моделей, затримку (latency), витрати (cost) та стабільність у продакшені.
• Взаємодіяти з командами Product, Backend, Data Engineering, Data Science та Analytics для створення end-to-end рішень.
• Підтримувати проведення A/B тестування та вимірювати вплив рішень на бізнес-показники.

Що для нас важливо:

• 3+ роки досвіду в ML Engineering, MLOps, Applied AI, Data Science або суміжних ролях.
• Грунтовні знання Python та SQL.
• Сильний практичний досвід роботи з AWS (S3, Athena, SageMaker, Lambda, EventBridge, CloudWatch) або аналогами.
• Практичний досвід в MLOps: ML-пайплайни, деплой, моніторинг, версіонування та підтримка продакшену.
• Практичний досвід в таких напрямках: рекомендаційні системи, пошук/релевантність, системи пошуку інформації (retrieval systems), моделі ранжування або платформи персоналізації.
• Практичний досвід побудови готових до продакшену ML/AI рішень, особливо для сценаріїв: запит користувача → парсинг наміру за допомогою LLM → структуровані параметри → пошук/retrieval → ранжування/рекомендація → персоналізована добірка товарів.
• Розуміння специфіки даних та бізнес-метрик.
• Гарні комунікативні навички та вміння працювати в крос-функціональних командах.
• Шукаємо людину, яка вільно спілкується українською (це наша внутрішня мова)
   

Яким бачимо кандидата:

Прагматичний ML/Applied AI інженер, який вміє об'єднувати дані, моделі, інфраструктуру та потреби продукту в стабільні продакшн-рішення.
 

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.

About ByChat FinOps

ByChat FinOps is a production-ready B2B AI platform that helps organizations understand, analyze, and optimize cloud infrastructure costs across AWS, Azure, Google Cloud and Alibaba Cloud.
 

Our platform combines cloud billing data with Generative AI, enabling users to ask natural language questions such as:

• Why did our cloud costs increase this month?
• Which services generate the highest expenses?
• Will we exceed our budget next quarter?
• Where can we reduce infrastructure costs?
   

Behind the scenes, intelligent LLM Agents work with cloud APIs, read-only SQL queries, billing datasets, forecasting models, anomaly detection algorithms and FinOps analytics to deliver accurate, explainable business insights.

This is not an experimental PoC. ByChat FinOps is an actively growing production product where AI reliability, security, scalability and measurable business value are our highest priorities.
 

What You'll Do

As an AI/ML Engineer, you will design and build the intelligence behind ByChat FinOps by developing reliable LLM-powered agents capable of transforming complex cloud financial data into actionable recommendations.

Your responsibilities will include:

• Design and develop LLM Agents, sub-agents and intelligent tools.
• Build agentic workflows using prompting, tool calling and structured outputs.
• Improve response quality, reliability, latency and LLM cost efficiency.
• Develop secure Text-to-SQL capabilities and safe interaction with financial datasets.
• Implement AI features for:
  • Cloud cost analysis
  • Cost attribution
  • Anomaly detection
  • Budget forecasting
  • Savings recommendations
• Process and analyze large-scale cloud billing datasets.
• Build evaluation pipelines, golden datasets and automated LLM testing.
• Improve AI observability using tracing and evaluation frameworks.
• Integrate AI services with FastAPI, PostgreSQL and cloud provider APIs.
• Research emerging AI technologies and successfully bring them into production.
• Collaborate closely with Backend, Frontend and Product teams to deliver end-to-end product functionality.
   

Requirements

Must Have

• Strong Python development skills.
• Commercial experience building production AI/LLM applications.
• Practical experience with:
  • Prompt Engineering
  • Function / Tool Calling
  • AI Agents
  • Structured Outputs
• Understanding of:
  • Context management
  • Hallucination mitigation
  • Guardrails
  • Validation
  • Retry strategies
• Strong SQL skills and experience with PostgreSQL or other relational databases.
• Experience building APIs and integrating external services.
• Understanding of ML evaluation methodologies, statistics and anomaly detection fundamentals.
• Ability to write clean, maintainable and well-tested production code.
• English sufficient for technical documentation and daily communication.
   

Nice to Have

• LangChain, LangGraph or other Agent Frameworks.
• AWS Bedrock, Claude or other managed LLM platforms.
• Experience with FinOps and cloud billing:
  • AWS CUR
  • AWS Cost Explorer
  • Azure Cost Management
  • Google Cloud Billing
• Experience with:
  • Langfuse
  • LangSmith
  • RAGAS
  • AI observability platforms
• Experience processing large datasets (CSV, XLSX, Parquet, ETL pipelines).
• Knowledge of forecasting and time-series analysis.
• Docker, CI/CD and AWS infrastructure.
• Experience optimizing LLM latency, token usage and operational cost.
• Multi-tenant application architecture and secure AI tool execution.
   

Technology Stack

• Python 3.12
• FastAPI
• LangChain
• LangGraph
• AWS Bedrock
• PostgreSQL
• SQL
• Langfuse
• RAGAS
• Docker
• Next.js / TypeScript
   

Why Join Us?

• Build a production AI platform used to solve real business challenges.
• Work with modern Generative AI and Agentic AI technologies.
• Design intelligent systems that interact with cloud infrastructure at scale.
• Collaborate with experienced engineers in AI, Cloud and Backend development.
• Influence product architecture and technical direction.
• Work on problems involving cloud economics, AI reliability, observability and optimization.
• Grow together with a fast-evolving international AI product at the intersection of Generative AI, Cloud and FinOps.

A-GOS is a VC-backed AI startup building an intelligent procurement and catering platform for the maritime industry.

We are now looking for an AI Engineer with practical experience in knowledge graphs, ontologies, and AI agents.
 

The Challenge

One of our main tasks is generating optimal weekly menus for vessel crews.

The system must consider:

• Ingredients available on board
• Quantities, prices, and expiration dates
• Crew nationalities and dietary, religious and cultural restrictions
• Consumption and nutritional norms
• Budget and food waste
• Recipe compatibility and menu diversity

Today, much of this logic is handled through Google OR-Tools. However, even with more than 500 recipes in our database, strict recipe structures often make it impossible to generate an optimal menu.

We want to make the system more intelligent.

It should be able to create valid recipe variations by replacing ingredients only when the substitution truly makes sense. The system should understand the ingredient’s role, taste, texture, cooking method, cuisine, nutrition, restrictions, and compatibility with other ingredients.
 

What You Will Work On

• Building a knowledge graph for ingredients, recipes, cuisines, restrictions, and substitution rules
• Designing the domain ontology and semantic model
• Developing intelligent ingredient substitution logic
• Building AI agents that reason over recipes, inventory, and crew requirements
• Integrating the knowledge layer with Google OR-Tools and our existing platform
• Creating explainable logic for generated recipes and menu decisions

What We Expect

• Practical experience with knowledge graphs or ontology design
• Experience developing AI agents or LLM-based systems
• Strong Python skills
• Understanding of semantic modelling, structured reasoning, and retrieval
• Ability to transform complex business rules into a scalable architecture
• Strong ownership and product thinking

What matters is that you have built a real system using knowledge graphs or ontologies and can explain your personal contribution.

Experience with Neo4j, RDF, OWL, SPARQL, GraphRAG, LangGraph, LangChain, LlamaIndex, or similar technologies would be a plus.

Why A-GOS

• Early-stage VC-backed startup
• Real and technically challenging AI product
• Direct influence on product and architecture
• Remote work and flexible schedule
• Small team with minimal bureaucracy
• Potential equity based on long-term contribution

How to Apply

Please briefly describe a real project where you worked with knowledge graphs, ontologies, RAG, semantic models, or AI agents.

Tell us what problem you solved, which technologies you used, what you personally built, and how it was integrated into the final system.

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

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

What do we guarantee?

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

Join PwC's Advanced Technology Solutions team as an AI Engineer, where you will contribute to AI and data science solutions for leading global clients. This role is suitable for developers and engineers who want to build, deploy, and scale machine learning systems and AI-powered applications in a dynamic consulting environment.

We are looking for candidates who are strong in Python, confident working with data, and capable of turning complex business challenges into reliable, production-ready AI solutions while collaborating with clients across Western Europe and the USA.

Key Responsibilities:

• Design, develop, and deploy AI and Machine Learning solutions. 
• Build Python-based applications leveraging Generative AI, LLMs, RAG, NLP, Computer Vision, and Data Science techniques. 
• Participate in the full project lifecycle, from requirements gathering through deployment and ongoing support. 
• Collaborate with clients and internal teams to understand business challenges and translate them into scalable technical solutions. 
• Work with structured and unstructured data to develop AI-driven applications. 
• Actively leverage AI-powered development tools such as GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, and ChatPwC to enhance productivity, improve code quality, accelerate delivery, and solve complex problems responsibly. 

What You Bring:

• 1–2+ years of experience in AI, Machine Learning or Software Engineering. 
• Strong Python programming skills (e.g. pandas, numpy, scikit-learn). 
• Hands-on experience with Generative AI, LLMs, RAG, NLP, Machine Learning, or Computer Vision. 
• Experience working with SQL databases. 
• Understanding of the ML lifecycle, including model training, evaluation, deployment, and monitoring. 
• Strong analytical and problem-solving skills. 
• English B2+. 

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

We are looking for a Prompt Spec Engineer who will define how our AI systems communicate, reason, and deliver high-quality outputs across products powered by LLMs.
 

You will be responsible for designing prompt/spec architectures, building evaluation systems, and ensuring that AI responses are consistent, reliable, and production-ready across RAG systems, AI agents, and automation workflows.

What you will do:
 

• Design and evolve prompt/spec architecture for AI products, LLM services, RAG systems, and AI agents, defining prompt structures, model behavior rules, response formats, and quality criteria.
• Develop, optimize, and adapt prompts for different LLMs and use cases, considering output quality, context limitations, cost, and system stability.
• Build and maintain AI evaluation processes including test scenarios, golden datasets, regression testing, and A/B experiments for LLM performance measurement.
• Analyze AI outputs, identify root causes of issues (hallucinations, missing context, retrieval problems, incorrect or unsafe responses), and define improvements.
• Collaborate with AI Engineers and Product Managers to implement prompt solutions into production systems, RAG pipelines, AI agents, and automation workflows, translating business needs into technical specifications.
• Work with LLM evaluation and monitoring tools (such as PromptFoo, Langfuse, and similar solutions) to track metrics, prompt versions, response quality, and system performance.
• Create and maintain structured documentation: prompt specs, evaluation frameworks, usage guidelines, limitations, and best practices for safe and reliable AI behavior.

What we expect from you:
 

• 2+ years of experience in LLM-related roles such as Prompt Engineering, AI Product Operations, AI Evaluation, or similar.
• Hands-on experience designing and optimizing prompts for different LLMs with a strong understanding of model behavior, strengths, and limitations.
• Experience building prompt/spec systems including prompt structure design, behavior rules, response formatting, testing, and versioning.
• Strong experience in AI evaluation: test case design, output analysis, issue detection, and iterative improvement of model performance.
• Understanding of RAG systems, AI agents, structured outputs, tool calling, and principles of reliable LLM system design.
• Ability to collaborate with engineering and product teams, translate business requirements into AI specifications, and document solutions clearly and consistently.
• Upper-Intermediate (B2+) English 
   

What we offer

• Competitive compensation depending on experience
• Work on production-level AI systems (LLMs, RAG, AI agents, automation workflows)
• Office-based work in Lviv with the possibility of a hybrid schedule.
• Direct impact on AI product quality and system behavior
• Access to modern LLM tools and evaluation frameworks
• Professional growth in a fast-moving AI-focused environment
• Opportunity to shape prompt engineering standards inside the company
• Relocation support for candidates from other cities, including assistance with moving and adaptation in Lviv.

🟠 Details: we are looking for a Senior Computer Vision & Machine Learning Engineer to join our team and work on innovative AI and Computer Vision solutions for international clients.

One of the projects you may join focuses on developing an AI-powered system for extracting structured spatial data from 2D and 3D floor plan imagery. It is a practical, R&D-driven project involving room detection, layout extraction, area estimation, and solving real-world computer vision challenges such as perspective distortion, occlusion, and scale estimation.

The position can be either full-time or part-time, depending on the candidate’s level of expertise and relevant hands-on experience with similar CV/ML workflows.

🟠 Qualifications:

• 4+ years of hands-on experience in Computer Vision & Machine Learning.
• Strong practical experience with image segmentation, object detection, image preprocessing, and geometry-based computer vision.
• Experience with OpenCV and classical computer vision techniques.
• Experience with modern segmentation and detection architectures such as YOLO, U-Net, SegFormer, Detectron2, SAM, or similar.
• Strong Python engineering skills.
• Experience with polygon/vector processing tools such as Shapely, OpenCV contours, or similar geometry libraries.
• Ability to work with imperfect visual inputs and design robust fallback logic.
• Understanding of OCR-based extraction using tools such as Tesseract, PaddleOCR, docTR, or cloud OCR services.
• Ability to design end-to-end CV pipelines from experimentation to reproducible prototypes.

🟠 Would be a plus:

• Experience with floor plan recognition, architectural drawings, construction tech, real estate tech, or takeoff/estimation workflows.
• Experience with perspective correction, homography, depth estimation, vanishing lines, or top-down reconstruction.
• Experience with depth models such as MiDaS or Depth Anything.
• Experience with synthetic data generation or image-to-image normalization workflows.
• Experience building ML evaluation and observability pipelines.
• Experience integrating ML pipelines into backend services or APIs.
• Experience leading technical direction for R&D-heavy projects.

🟠 Responsibilities:

• Design and implement a render-to-plan pipeline for converting 3D floor plan renderings into simplified 2D measurement-ready layouts.
• Develop CV/ML approaches for room segmentation, boundary detection, polygon extraction, room classification, and space labeling.
• Work with complex visual inputs including top-down plans, oblique renders, dollhouse-style layouts, and low-quality marketing imagery.
• Estimate room-level areas using geometry, OCR, scale evidence, metadata, and heuristic-based validation approaches.
• Define evaluation logic, confidence scoring, and quality metrics for pipeline outputs.
• Produce structured outputs and visual QA overlays for downstream flooring takeoff workflows.
• Collaborate with AI/backend engineers to integrate the CV pipeline into a web-based PoC tool.
• Document technical assumptions, limitations, risks, tradeoffs, and fallback strategies.

🟠 Interview steps:

• Screening with the recruiter (about 45 minutes).
• Take-home task.
• Technical interview with ML/CV Engineer and PM (about 1 hour).

Vidar Systems is a Ukrainian startup in the field of acoustic technologies, operating at the intersection of defense and security. We develop acoustic systems that use sound to determine the location of hostile objects, including artillery and drones.

About the Role
Become a core member of our high-impact engineering team and architect the AI systems that protect Ukraine’s frontline defense. You will own the full lifecycle of ML solutions—from design to edge deployment—in a mission-critical acoustic reconnaissance environment.

What You’ll Do

• Design, implement, evaluate, and optimize ML/DL models for acoustic detection and classification tasks.
• Collect, clean, and preprocess datasets for model training and evaluation.
• Write modular, testable code for preprocessing, model inference, and automation tasks.
• Develop and maintain robust data pipelines to support efficient model training and evaluation workflows.
• Develop strategies for model quantization and compression to ensure high performance on resource-constrained hardware.

What You Need

• Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Mathematics, Statistics, or a related field.
• 2+ years of professional Python experience in ML/DL production applications.
• Hands-on expertise in designing, training, and integrating ML systems into production environments.
• Deep experience with TensorFlow, PyTorch, PyTorch Lightning, scikit-learn, NumPy, and Pandas.
• Strong analytical, communication, and problem-solving skills; ability to thrive and execute independently in a high-stakes, fast-paced startup environment.
• Good technical English.

Nice to Have

• C/C++ experience (especially valuable for our next-generation systems).
• Background in the audio domain or digital signal processing (DSP).
• Proficiency in training unsupervised learning models.
• Experience with the optimization and deployment of ML models on edge devices.

Our Recruitment Process

1. Intro call with recruiter — 45 min
2. Technical interview with ML Lead — 90 min
3. Test task — 4–6 hours
4. Final interview with ML Lead and CTO — 60 min

Why Join Us?

• High Autonomy: Shape the direction of our software solutions with minimal oversight and maximum ownership.
• Innovation at the Edge: Contribute to military acoustic reconnaissance systems at the forefront of defense tech, redefining ML in harsh, real-world acoustic environments.
• Flexible Work Options: Benefit from adaptable arrangements and a culture that truly values your input and well-being.

Competera uses Big Data and Deep Learning to change the way retailers do pricing. We are known for both: cutting-edge math ’under the hood’ and for deep expertise in the pricing domain. We are looking for an MLOps Engineer to develop the platform that supports the entire ML models lifecycle in production.

You could be a perfect match for the position if
You want to:
 

• Develop tools for Data Scientists that help them to scale in their operations and routines.
• Develop pricing algorithm/systems based on DS research; convert prototypes to robust systems for enterprise retailers.
• Build/optimize ML and mathematical algorithms. 
• Improve Data Scientists’ Dev Experience.
• Create/optimize data pipelines and systems for ML models.
• Optimize SDLC for ML models.
• Implement backend systems to expose ML systems for other platform components.

You have:

• Education in STEM-related fields, Computer Science/Math/Physics is preferable.
• Understanding of ML models training lifecycle.
• Python experience 5+ years.
• Ability to understand key ML principles and terms (loss, training loop, gradient descent, statistics, etc.).

You’re gonna love it, and here’s why:
 

• Rich innovative software stack, freedom to choose the best suitable technologies;
• Remote-first ideology: freedom to operate from the home office or any suitable coworking;
• Flexible working hours (we start from 8 to 11 am) and no time tracking systems on;
• Regular performance and compensation reviews;
• Recurrent 1-1s and measurable OKRs;
• In-depth onboarding with a clear success track;
• Competera covers 70% of your training/course fee;
• 20 vacation days, 15 days off, and up to one week of paid Christmas holidays;
• 20 business days of sick leave;
• Partial medical insurance coverage.

Drive innovations with us. Be a Competerian.

Why this matters

At Mojob, we are building a better way to connect the right talent with the right companies.

What began as a marketplace for small jobs has evolved into a modern hiring and staffing platform, used in production since 2019 across both public and private sectors. After years of product development, strategic decisions, and key pivots, we are now moving from foundation-building to scaling. AI will be critical to this next phase — and this is where you come in.

As Head of AI, you will lead and build production-grade AI capabilities that help redefine how people discover work and how companies find talent, at scale.

What you will be working on

AI is already part of our product: CV parsing, semantic skill matching, embedding pipelines, OpenAI based agents integrated with our core platform.

You’ll help shape what we build and how – evaluating our stack, recommending changes, and delivering high-impact capabilities like matching, screening, RAG-based support, and assistants, with a focus on quality, cost, and compliance in hiring.

• Design, build, and lead production AI features end-to-end: retrieval, ranking, summarisation, structured extraction, and agent workflows
• Own shared AI primitives – embeddings store, RAG services, evaluation harnesses – reused across multiple product areas
• Deliver high-impact capabilities such as talent–job similarity, explainable candidate
• screening, resume parsing to structured skills, support/knowledgebase Q&A, and job-description assistance
• Integrate AI capabilities into our services with clear APIs, observability, and per-tenant cost tracking
• Define and maintain evaluation suites, regression tests for prompts/retrieval, and monitoring for quality, latency, and cost
• Ensure responsible AI practices: explainability for scoring, audit logging, PII handling and bias awareness in hiring workflows
• Collaborate closely with product and engineering to ship MVPs in focused cycles and iterate based on real usage

Tech stack

• Python (Django) for backend services; Vue/Nuxt and Flutter for frontend applications
• AWS, Kubernetes
• PostgreSQL (with pgvector), Elasticsearch, Redis
• Celery for asynchronous task processing

We believe in pragmatic engineering — with a focus on safety and quality, shipping quickly what delivers value, learning fast, and iterating from there.

What we are looking for:

Required experience

• Strong software engineering experience building production systems
• Solid SQL/PostgreSQL and API design experience
• Demonstrable experience shipping LLM-based features used by real customers, including RAG, embeddings, vector search, and structured LLM outputs
• Experience building evaluation and monitoring for AI systems (golden sets, regression tests, cost/latency telemetry)
• Understanding of multi-tenant SaaS, async workers (e.g. Celery), and production incident response
• Familiarity with cloud platforms (preferably AWS) and modern observability tooling
• Strong communication skills and fluent in English

Highly valued

• OpenAI APIs, Agents SDK, LangChain, or similar agent/orchestration frameworks
• pgvector, Pinecone, or other vector databases; hybrid search with Elasticsearch
• HR tech, marketplaces, or other domains with compliance and high-stakes decisions
• Document understanding (CV/resume parsing) and conversational assistants
• Pragmatic MLOps: feature flags, prompt versioning, shadow deployments
• Experience with fine-tuning or adapting models (e.g. OpenAI fine-tuning, LoRA, domain adapters) when retrieval and prompting are insufficient — including eval before/after and safe rollout
• Awareness of the EU AI Act and its implications for HR/hiring systems (risk classification, transparency, human oversight, documentation)

Personal qualities

• Strong systems thinking and delivery focus: You finish what you start
• Pragmatic: You balance innovation with stability, cost, and user trust
• Strong communicator and collaborator: You are able to work in diverse teams and build systems from the ground up
• Curious and discerning: You’re in the know and can separate hype from reality, and measure what matters
• Ownership in a small team: You take end-to-end responsibility for your work — from idea and design through delivery, monitoring, and follow-up — without waiting to be assigned every step
• Proactive problem solver: You take initiative, spots gaps, risks, and blockers early, and drive work forward in a team of ~10 (with 2-3 people focused on AI)

We value openness, collaboration, and an enjoyable work environment.

What we offer

• High trust and ownership
• Meaningful product impact on a platform in growth
• Autonomy to shape AI architecture and delivery practices
• Remote work or hybrid work from our Oslo office
• Collaborative, sharing and diverse team
• Competitive compensation and opportunity to grow with Mojob’s AI roadmap

We are looking for a Senior AI/ML Engineer experienced in multimodal AI pipelines, LLM evaluation frameworks, agent orchestration, and scalable Python backend systems on AWS.

A Korean company is building and hardening an AI verification and compliance layer for AIGC/UGC financial content.

The system includes:

• four evaluation/verification models
• an automated compliance rule engine
• a Trust & Safety moderation pipeline

The core architecture processes video-based content through a multi-stage pipeline:

STT → OCR → image/video analysis → financial rules engine → LLM-based decision layer

Final output decision types:

• Auto-Block
• Auto-Pass
• Human Review

This role requires strong production engineering skills combined with hands-on experience in multimodal LLM evaluation systems.

Required Skills & Experience

• Multimodal LLM evaluation pipeline design
  (LLM-as-a-judge, rubric-based scoring, prompt/few-shot optimization, schema design, agent orchestration)
• Model evaluation engineering
  (golden dataset creation, metric definition: precision/recall/human agreement, A/B testing, benchmarking automation)
• AI serving & inference optimization
  (AWS Bedrock integration, vLLM / GPU inference, latency optimization, cost-aware design, fallback strategies)
• Strong Python backend engineering (~7–10 years)
  (async systems, queues, microservices, service-oriented architecture)
• Trust & Safety / compliance systems
  (rule engines: keyword + context IF-THEN logic, moderation workflows, HITL queues, severity-based escalation)

Nice to Have

• Experience fine-tuning or improving LLM / video understanding models
• Background in content moderation or compliance systems
• Experience with Korean language content processing
  (STT, OCR optimization, NSFW detection pipelines)

Tech Stack

Languages / APIs: Python (FastAPI), React (TypeScript)
LLM / Multimodal: AWS Bedrock, VLMs (e.g. Qwen2.5-Omni), vLLM
Agent frameworks: LangGraph, CrewAI, Google ADK, LangChain
Evaluation: LLM-as-judge, rubric scoring, DeepEval-style eval harnesses
Cloud / Infra: AWS Bedrock, SageMaker, RDS (PostgreSQL), S3, EKS
Observability: Langfuse, prompt testing & tracing tools
Data platform: Databricks
Media processing: Whisper, OCR pipelines, image moderation tools (e.g. AWS Rekognition)