Jobs ML / AI Engineer

Ми розробляємо AI-рішення для платформи закупівель і працюємо з різними напрямками штучного інтелекту — від чат-ботів до аналізу текстів і великих мовних моделей. Тут ти отримаєш досвід у багатьох сучасних технологіях і створюватимеш продукт, який реально допомагає українцям. Ми дамо цікаві задачі і підтримаємо твій розвиток.

Технічні вимоги

• Вміння програмувати на Python.
• Розуміння того, як працюють веб-додатки та комп'ютерні мережі.
• Розуміння принципів збереження даних та роботи з ними.
• Базове розуміння класичного машинного навчання.
• Розуміння прикладної математики, яка використовується для побудови ML алгоритмів.

• Розуміння принципів і досвід написання промптів для великих мовних моделей.

   

Важливо

• Живий інтерес до технологій та роботи штучного інтелекту, бажання і вміння самостійно навчатись.
• Наявність пет-проєктів або самостійних спроб створення програм.
• Вміння поєднувати теоретичні знання з їх застосуванням у створенні програм.
• Ми дуже цінуємо допитливість і розуміння не тільки "як працює", а й "коли і навіщо використовувати".

Буде плюсом

• Глибше розуміння математичних основ машинного навчання та вміння їх програмувати:
  • вектори та методи їх порівняння
  • різниця між напрямком вектора і довжиною вектора
  • алгоритми k найближчих сусідів (KNN) та лінійна регресія
  • матричне множення.
• Досвід роботи з вибірками даних.
• Досвід використання AI помічників (Clode Code, Cursor, Copilot і т. п.).
• Знання метрик подібності (cosine similarity vs euclidean distance) та розуміння, для яких випадків вони підходять.

Етапи відбору:

• відбір по резюме;
• спілкування з рекрутером;
• технічна співбесіда.

Команда Вчасно розробляє декілька продуктів, серед яких: Вчасно.ЕДО, Вчасно.ЕДІ, Вчасно.Каса, Вчасно.КЕП, Вчасно.ТТН, Вчасно.Звіт, Вчасно.Кадри.

Зараз ми шукаємо Senior AI Engineer у продукт Вчасно.ЕДО — онлайн-сервіс, який дозволяє створювати, підписувати та обмінюватися документами в кілька кліків.

Для усіх документів (від контракту до заяви на відпустку).

Для усіх працівників (від директора до працівника складу).

Для усіх компаній (від IT до виробництва).

Для даної ролі важливо:

• досвід роботи з AI моделями: досвід розробки та впровадження рішень на основі штучного інтелекту, зокрема генеративних моделей (пошук у тексті, NER, рекомендаційні системи, OCR);
• досвід роботи з данними: вміння формувати вибірки, організовувати розмітку та очищення даних, проводити EDA. Впевнене володіння SQL, ETL;
• досвід роботи з Python: володіння Python для розробки AI рішень та інтеграції їх в бекенд. Досвід роботи з OpenSearch та/або ElasticSearch;
•  інженерія підказок (Prompt engineering): досвід роботи з LLM та у створенні ефективних промптів для покращення якості відповідей AI моделей;
•  бажання розвиватися: відкритість до нових знань та готовність постійно вдосконалювати свої навички.

Буде істотною перевагою:

• досвід роботи з інструментами MLOps, як-от DVC, MLflow, Weights & Biases, tensorboard, Kubeflow, TF Serving, TorchServe і т.д.;
• досвід побудови й оптимізації NLP-моделей;
• досвід побудови агентів з використанням LangChain/LangGraph чи подібних фреймворків;
• знання та досвід використання dspy.ai або подібних сервісів для управління структурами підказок;
• досвід побудови систем оцінки якості для агентів на базі LLM.
• практичний досвід роботи з векторними БД: Milvus, Vespa, Pinecone;
• досвід роботи з інструментами моніторингу ML-моделей: MLflow, Weights&Biases.

Задачі:

•  розробка та інтеграція AI-рішень: створювати та впроваджувати рішення на основі існуючих AI моделей для інтеграції в наші продукти;
•  обробка даних: аналізувати та обробляти як структуровані, так і неструктуровані дані для підвищення ефективності AI моделей.
•  пошук та впровадження нових рішень: відслідковувати новітні досягнення в сфері AI та застосовувати їх для покращення нашого продукту;
•  розвиток технічного стеку: підтримувати і розвивати існуючий стек технологій, брати участь у вдосконаленні процесів розробки, деплою та інтеграції нових технологій.

Чим ми як компанія відрізняємося, чому треба йти до нас?

Розміри ринку для нашого бізнесу вражають! 

Більше 2 мільярдів документів щорічно створюються на папері в Україні і лише 5% від них зараз опрацьовуються в електронному вигляді. 

В нашій компанії немає зайвої бюрократії та процесів заради процесів.

Взаємодія будується на довірі, повазі, професіоналізмі та здоровому глузді.

Вітаються будь-які інновації, ідеї та поліпшення зі сторони всіх співробітників.

Є дуже активний та розвинений волонтерський рух як на рівні компанії, так і серед окремих команд чи співробітників.

Якщо такі цінності близькі тобі, то запрошуємо розвиватись та підсилювати одне одного разом.

Етапи відбору:

• відбір по резюме;
• спілкування з рекрутером;
• технічна співбесіда;
• знайомство з СТО.

Про проєкт:

Шукаємо AI Engineer (Generative NLP, AI Agents, Prompting) у продукт Zakupivli.pro — найбільший майданчик державних та комерційних торгів, офіційний учасник системи електронних державних закупівель Prozorro.

Через нас Національна поліція купує корм для сторожових собак, а ОККО продає державі бензин. У нас є веб-сервіс, мобільний додаток та навчальна платформа для замовників та постачальників.
 

Технології, які ми використовуємо:

Frontend: JavaScript (ES6+), React, Redux, GraphQL, Styled Components, Webpack

Backend: Python 3, aiohttp, PostgreSQL, Elasticsearch, Redis, RabbitMQ, MongoDB, S3 Compatible Storage

Інфраструктура: Gitlab CI, Kubernetes, Docker.
 

Про команду:

2 Frontend Engineers, 4 Python Engineers, 3 QA Engineers, 3 Product managers, 1 Designer та 2 ML Engineers.

Для даної ролі важливо:

- Досвід роботи з AI моделями: Досвід розробки та впровадження рішень на основі штучного інтелекту, зокрема генеративних моделей (пошук у тексті, NER, рекомендаційні системи, OCR).

- Досвід роботи з данними: Вміння формувати вибірки, організовувати розмітку та очищення даних, проводити EDA. Впевнене володіння SQL, ETL.

- Досвід роботи з Python: Володіння Python для розробки AI рішень та інтеграції їх в бекенд. Досвід роботи з OpenSearch та/або ElasticSearch.

 - Інженерія підказок (Prompt engineering): Досвід роботи з LLM та у створенні ефективних промптів для покращення якості відповідей AI моделей.

 - Бажання розвиватися: Відкритість до нових знань та готовність постійно вдосконалювати свої навички.

Буде істотною перевагою:

• Досвід роботи з інструментами MLOps, як-от DVC, MLflow, Weights & Biases, tensorboard, Kubeflow, TF Serving, TorchServe і т.д.
• Досвід побудови й оптимізації NLP-моделей.
• Досвід побудови агентів з використанням LangChain/LangGraph чи подібних фреймворків.
• Знання та досвід використання dspy.ai або подібних сервісів для управління структурами підказок.
• Досвід побудови систем оцінки якості для агентів на базі LLM.
• Практичний досвід роботи з векторними БД: Milvus, Vespa, Pinecone.
• Досвід роботи з інструментами моніторингу ML-моделей: MLflow, Weights&Biases.

Задачі:

• Розробка та інтеграція AI-рішень: Створювати та впроваджувати рішення на основі існуючих AI моделей для інтеграції в наші продукти.
• Обробка даних: Аналізувати та обробляти як структуровані, так і неструктуровані дані для підвищення ефективності AI моделей.
• Пошук та впровадження нових рішень: Відслідковувати новітні досягнення в сфері AI та застосовувати їх для покращення нашого продукту.
• Розвиток технічного стеку: Підтримувати і розвивати існуючий стек технологій, брати участь у вдосконаленні процесів розробки, деплою та інтеграції нових технологій.

Наші підходи:

• Процес розробки: Ми працюємо за гнучкою методологією, підлаштовуючи процеси під себе. - Кожен розробник має глибоке розуміння усієї системи та інфраструктури, розробка - це не лише про код, але і про особисте зростання і культуру.
• Здорова комунікація: Ми цінуємо відкритий зворотний зв’язок і прагнемо створити атмосферу, де кожен може впливати на продукт і пропонувати свої ідеї.
• Взаємодія: Тісна співпраця з усіма членами команди для досягнення спільних цілей.

Чому варто працювати з нами:

• Вплив на продукт: Можливість безпосередньо впливати на розвиток нашого продукту та впроваджувати інноваційні рішення.
• Професійний розвиток: Сприяємо особистісному та професійному зростанню кожного члена команди. Можливість самому обрати та використовувати інструменти.
• Інноваційні проекти: Робота з новітніми AI технологіями у масштабному проекті державного значення.

Етапи відбору:

• відбір по резюме;
• спілкування з рекрутером;
• технічна співбесіда.

Ми шукаємо спеціаліста, який допоможе командам і окремим користувачам розібратися зі світом штучного інтелекту: від базового розуміння до практичного застосування у щоденній роботі та бізнес-процесах. Це роль для людини, яка вміє пояснювати складні речі просто та допомагає іншим отримувати реальну користь від AI-інструментів.

Основні обов’язки:

• Консультувати щодо вибору AI-інструментів під конкретні задачі (робота, бізнес, навчання)
• Допомагати інтегрувати AI у щоденні процеси (автоматизація, створення контенту, аналіз даних тощо)
• Розробляти та тестувати AI-підходи для покращення процесів та продуктивності, від рекрутингу до аналітики
• Шукати та впроваджувати АІ-можливості для оптимізації бізнес-процесів компанії (продажі, юридичний департамент, аналітика, підтримка тощо) з метою прискорення процесів, підвищення їх ефективності та скорочення операційних витрат
• Проводити індивідуальні та групові сесії (воркшопи, тренінги, консультації)
• Розробляти прості інструкції, гайди та best practices
• Допомагати знаходити та оцінювати нові AI-додатки та сервіси
• Формувати у користувачів критичне мислення щодо використання AI

Вимоги:

• Інтеграція AI з внутрішніми системами (CRM, ERP, API).
• Розробка AI-чатів та AI-ботів.
• Автоматизація роботи операційних, сервісних та комерційних служб.
• Побудова внутрішніх AI-сервісів компанії.
• Співпраця з backend/DevOps командами для інтеграції AI у продукти.
• Побудова RAG систем  
• Досвід практичного використання популярних та вузькопрофільних AI-інструментів 
• Досвід роботи з LLM (OpenAI, Claude, LLaMA або аналогічні)
• Досвід побудови RAG систем (робота з базами знань, embeddings, retrieval)
• Практичний досвід побудови AI-рішень 
• Впевнене володіння Python (FastAPI / async / API інтеграції)
• Досвід інтеграції AI з БД (PostgreSQL)
• Розуміння побудови real-time систем
• Досвід роботи з високонавантаженими системами
• Вміння працювати з бізнес-логікою та реальними даними клієнтів
• Досвід навчання, менторства 
• Досвід впровадження AI рішень для сфери фінтеху
• Інтерес до нових технологій та постійне самонавчання
• Хороші комунікаційні та презентаційні навички

Буде плюсом:

• Досвід роботи в EdTech, консалтингу, digital або fintech сферах 
• Розуміння бізнес-процесів та автоматизації

• Досвід створення навчальних матеріалів (курси, відео, гайди)

   

Ми пропонуємо:

• Можливість працювати на передовій сучасних технологій
• Віддалений формат роботи 
• Різноманітні кейси та задачі
• Вплив на розвиток AI-культури в компанії 

Ця роль ідеально підійде для тих, хто хоче бути провідником у світі штучного інтелекту та допомагати іншим ефективно використовувати його можливості.

Наша команда займається розробкою БпЛА різних класів. Багато говорити не можемо, але ти точно чув їх назви) 
Ми маємо повний цикл розробки продукту — від ідеї до масового виробництва. 

На цій ролі треба буде допомогти команді з допрацюванням системи донаведення (Last Mile Targeting) із фокусом на детекцію та відстеження малих обʼєктів.

Команда дуже велика і складається з кращих інженерів в галузі.

Основні задачі:

• Імплементація та вдосконалення ML/DL алгоритмів для задач донаведення (Last Mile Targeting) із фокусом на детекцію та відстеження малих обʼєктів
• Розробка production-ready функціоналу: реалізація та оптимізація алгоритмів для роботи в реальному часі на цільовому залізі
• Інтеграція та продуктизація готових DL-моделей: реалізація прикладної логіки поверх інференсу (логіка прийняття рішень, обробка послідовностей кадрів, фільтрація та валідація результатів, крайові випадки), доведення рішення від моделі до стабільного production-функціоналу на цільовому залізі.
• Відстеження актуальних досліджень і SOTA-підходів, аналіз наукових публікацій, прототипування та експериментальна перевірка нестандартних рішень для покращення якості CV/ML-алгоритмів
• Технічне лідерство: участь в архітектурних рішеннях, code review, менторство middle-інженерів.

Вимоги:

• 5+ років практичного досвіду розробки CV/ML-алгоритмів для задач детекції, сегментації, трекінгу тощо.
• Впевнене володіння сучасним C++ (C++14/17): досвід розробки production-коду, керування памʼяттю, багатопотоковість, оптимізація продуктивності.
• Глибока експертиза в класичному CV, доповнена DL-підходами
• Експертиза в оцінці руху та стабілізації: dense/sparse optical flow, оцінка ego-motion, компенсація руху платформи та реєстрація кадрів (frame registration) для відокремлення руху обʼєкта від руху камери.
• Методи виявлення малих/слабоконтрастних обʼєктів.
• Робастні геометричні методи: оцінка гомографії, RANSAC та інші робастні естиматори, епіполярна геометрія, вирівнювання й warping зображень.
• Класичні підходи до трекінгу та супроводу цілей: кореляційні трекери, Kalman / particle filtering, data association (Hungarian, JPDA), а за потреби — track-before-detect для дуже малих обʼєктів.
• Практичний досвід роботи з PyTorch, OpenCV та ncnn; робота з Ultralytics, OpenVINO та суміжними бібліотеками буде перевагою.
• Розуміння актуальних тенденцій і SOTA-підходів у CV/ML/DL.
• Проактивність і самостійність у прийнятті технічних рішень, готовність брати відповідальність за результат і якість розробки.

Буде перевагою:

• Продуктове мислення та вміння балансувати між дослідницькою якістю й продуктовими обмеженнями: швидке прототипування, валідація гіпотез і доведення рішень від MVP до production.
• Досвід оптимізації моделей: pruning, quantization (PTQ/QAT), knowledge distillation, tensor/low-rank decomposition, тощо.
• Досвід роботи з дронами / робототехнікою буде плюсом.
   

Умови роботи:

• Робота на перемогу України. Відчуття змістовності і сенсовності своїх дій.
• Офіційне працевлаштування.
• Бронювання військовозобов’язаних за умови наявності актуальних військово-облікових документів.
• Відпустка — 24 календарних дні на рік + 1 день відпустки на день народження.
• Покриття всіх лікарняних листів + 3 лікарняних на рік без медичного підтвердження.
• Медичне страхування для працівників після закриття випробувального терміну.
• Комфортний офіс на правому березі Києва.

Приват Банк — є найбільшим банком України та одним з найбільш інноваційних банків світу. Займає лідируючі позиції за всіма фінансовими показниками в галузі та складає близько чверті всієї банківської системи країни.

Ми шукаємо Middle/Senior AI/ML Engineer (GenAI & Chatbots) у Data дирекцію банку, який прагне працювати в динамічному середовищі та розділяє цінності взаємної довіри, відкритості та ініціативності.

Ми прагнемо знайти цілеспрямованого професіонала, який вміє працювати в режимі багатозадачності, орієнтованого на якість та результат.

Мета посади: Розробка та підтримка інтелектуальних чат-ботів з використанням Generative AI, RAG (Retrieval-Augmented Generation) та Large Language Models.

Основні обов’язки:

• Проєктування та розробка RAG-пайплайнів для інтелектуального пошуку та генерації відповідей
• Інтеграція Large Language Models (Claude, GPT, Gemini) у бізнес-процеси
• Розробка систем Named Entity Recognition (NER) для витягування сутностей з тексту
• Оптимізація промптів та налаштування параметрів LLM для покращення якості відповідей
• Робота з векторними базами даних (Milvus, Pinecone) для семантичного пошуку
• Створення REST API для чат-ботів з використанням Flask/Flask-RESTx
• Налаштування та моніторинг продуктивності моделей в production
• Підготовка документації про розробку та впровадження AI-рішень

• Презентація результатів замовникам та представникам бізнес-підрозділів

   

Основні вимоги:

• Вища освіта (computer science, mathematics, linguistics, economics)
• 1+ рік комерційного досвіду роботи у ролі AI/ML Engineer або Data Scientist
• Досвід роботи з SQL, NoSQL (MongoDB), Python
• Досвід роботи з NLP задачами: Text Classification, Named Entity Recognition, Semantic Search, Text Generation
• Розуміння архітектури RAG (Retrieval-Augmented Generation) та її компонентів
• Досвід роботи з Large Language Models (Claude, GPT, LLaMA) та Prompt Engineering
• Досвід використання ML інструментів: NumPy, Pandas, Scikit-learn, LangChain
• Досвід роботи з векторними базами даних (Milvus, Pinecone, Qdrant, ChromaDB)
• Досвід розробки Flask, FastAPI веб-застосунків
• Досвід роботи з AWS (Bedrock, Lambda, S3) або іншими хмарними платформами (GCP, Azure)
• Досвід розробки та інтеграції REST API
• Розуміння роботи з GIT, CI/CD, Docker, Kubernetes
• Відмінне розуміння методів машинного навчання та NLP алгоритмів
• Розуміння концепцій embeddings, semantic similarity, tokenization
• Можливість працювати самостійно та з членами команди з різним бекграундом
• Уміння створювати і підтримувати документацію про створені моделі і процеси
• Знання інструментів логування та моніторингу AI-систем

• Здатність будувати змістовні візуалізації результатів

   

Своїм співробітникам ми пропонуємо:

• Роботу в найбільшому та інноваційному банку України
• Офіційне працевлаштування та 24+4 календарних дні відпустки
• Конкурентну заробітну плату
• Медичне страхування та корпоративний мобільний зв'язок
• Корпоративне навчання
• Сучасний комфортний офіс
• Цікаві проєкти, амбіційні задачі та динамічний розвиток
• Можливість віддаленого формату роботи
• Віддалену роботу або сучасні офіси в Києві, Дніпрі та Львові, оснащені генераторами та Starlink

ПриватБанк відкритий до підтримки та працевлаштування ветеранів i ветеранок, а також людей з інвалідністю.

Для нас неприйнятною є дискримінація через стан здоров’я та фізичні можливості, вік, расову чи етнічну належність, стать і сімейний стан.

Ми готові навчати ветеранів та кандидатів з інвалідністю без досвіду роботи в банківській сфері.

Якщо ви маєте статус людини з інвалідністю або ветерана, звертайтеся. Фахівці ПриватБанку нададуть консультацію і супровід упродовж процесу відбору та після працевлаштування.

 

Зараз ми в пошуку AI Optimization Specialist, АІ Integrator для MilTech-компанії, яка вже доволі тривалий термін працює в Україні, створюючи інноваційні системи для зміцнення обороноздатності та захисту національних інтересів держави.
 

Що треба буде робити:

• Аналізувати бізнес-процеси — від рекрутингу до виробництва — і знаходити місця, де AI може зекономити час, гроші чи нерви.
• Інтегрувати AI-рішення: чат-боти, скрипти, системи відеоаналітики, пошук по базах, автоматичну обробку даних.
• Підбирати інструменти: від ChatGPT API і Claude до Zapier, Make, Python-скриптів чи Power BI — усе, що допомагає.

• Тестувати, експериментувати, показувати результат.

   

Ви ідеально нам підходите, якщо:

• Знаєте, як працюють сучасні AI-моделі (ChatGPT, Claude, Midjourney, Perplexity, Llama і т.д.).
• Можете об'єднати кілька інструментів в один робочий процес (через API, інтегратори або просто логіку).
• Вмієте працювати з даними (таблиці, бази, CSV, SQL, Python, Power Automate — будь-що).
• Не просто «користуєтесь AI», а розумієте, як його змусити працювати на результат.

• І головне — у Вас є здоровий скепсис до фраз типу «так завжди робили».

   

Буде плюсом:

• Досвід у автоматизації бізнес-процесів, аналітиці або DevOps.

• Вміння робити MVP швидко (і потім уже доводити до розуму).

   

Що ми пропонуємо:

• Конкурентна заробітна плата
• Офіційне працевлаштування, стабільні виплати без затримок.
• Свободу експериментів: якщо є ідея — тестуйте.
• Офіс біля м. Васильківська (є генератор, укриття, стабільний інтернет).
• Графік: Пн-Пт, з 9:00 до 18:00

• Кава, безкоштовні обіди, зони відпочинку.

   

Хочете не просто «працювати з AI», а використовувати його, щоб змінювати спосіб роботи? Тоді Ви — наш кандидат.

Надсилайте резюме — або краще, покажіть, що вже оптимізували. 🙂

Ця роль — у складі R&D-команди, яка створює та вдосконалює технології для застосування в реальних бойових умовах. Тут інженерні рішення перевіряються не презентаціями, а ефективністю в польових місіях.

Компанія активно розширюється, масштабує розробку та підсилює команди, що працюють над критично важливими defense-tech продуктами.

Зараз команда шукає Middle ML & CV Engineer (Daylight Detection & Tracking) — інженера, який допоможе розвивати алгоритми комп’ютерного зору для систем донаведення, детекції та трекінгу об’єктів у денних умовах. Рішення, над якими ти працюватимеш, інтегруватимуться у масштабні продукти та впливатимуть на технологічну перевагу України в майбутньому.

Які задачі будуть у роботі:

• Розробка та покращення алгоритмів для задач last mile targeting
• Побудова, оптимізація та підтримка training pipelines для deep learning моделей
• Аналіз та підготовка даних:
  • фільтрація
  • балансування
  • покращення якості датасетів
• Оптимізація моделей для edge-пристроїв:
  • pruning
  • quantization
  • distillation
  • tensor decomposition
• Дослідження сучасних та нестандартних підходів для підвищення якості detection/tracking алгоритмів
• Робота з CV-рішеннями для realtime object tracking та navigation задач

Ми очікуємо, що ти:

• Маєш від 2 років досвіду у Computer Vision та Machine Learning
• Працював(-ла) із задачами:
  • object detection
  • segmentation
  • tracking
  • classification
• Маєш сильну математичну базу:
  • лінійна алгебра
  • статистика
  • глибоке розуміння сучасних CV/ML-підходів
• Володієш інструментами:
  • PyTorch
  • Ultralytics
  • TFLite
  • OpenVINO
  • NCNN
  • OpenCV
• Маєш досвід повного циклу CV-розробки: від збору та підготовки датасету до deployment
• Розумієш сучасні тренди та SOTA-підходи в CV/ML/DL
• Працював(-ла) з класичними та deep learning підходами до object tracking
• Готовий(-а) постійно навчатися, тестувати нові підходи та покращувати результати

Буде плюсом:

• Product mindset та вміння швидко створювати MVP і прототипи
• Досвід роботи із synthetic data та Sim2Real-підходами
• Практика оптимізації моделей:
  • pruning
  • quantization
  • knowledge distillation
• Розуміння класичних алгоритмів Computer Vision
• Знання епіполярної геометрії, camera calibration та image stabilization
• Досвід роботи зі SLAM-алгоритмами
• Досвід у drone-tech або robotics-проєктах

Що пропонує компанія:

Стабільність та прозорість

• Оформлення через Дія.City
• Конкурентна компенсація, бонуси та премії

Команда та підтримка

• Сильне engineering-середовище
• Баді та менторська підтримка на старті
• Допомога команди в адаптації та розвитку

Баланс та комфорт

• 24 дні відпустки + додатковий вихідний у День народження
• Гнучкий графік роботи
• До 10 remote-днів на рік
• Комфортний офіс у Києві (правий берег)

Турбота про здоров’я

• Медичне страхування після випробувального терміну
• Консультації психолога

Навчання та розвиток

• Компенсація курсів та професійного навчання
• Доступ до корпоративної бібліотеки

Додаткові переваги

• Бронювання військовозобов’язаних (за наявності актуальних документів)
• Релокаційна підтримка для кандидатів з інших міст або країн

Ми гарантуємо:

• Графік роботи 5/2 з 09:00 до 18:00;
• Стабільну роботу у провідній Fintech компанії;
• Медичне страхування для тебе та твоєї родини;
• Можливість зростання та розвитку кар'єри всередині компанії;
• Багату корпоративну культуру та захопливі корпоративні заходи.

Обов’язки:

• Складання та подання звітів та їх вплив на фінансову стійкість компанії.
• Моніторинг кредитного портфеля, аналіз рівня дефолту і прибутковості, розробка і впровадження заходів щодо їх поліпшення.
• Співпраця з іншими підрозділами для мінімізації ризиків.
• Розробка, підтримка і поліпшення системи кредитного скорингу, контроль за її актуальністю.
• Оцінка ефективності роботи систем автоматизації та СППР (Система підтримки прийняття рішень), регулярне оновлення та вдосконалення алгоритмів.
• Відстеження змін на ринку та впровадження сучасних інструментів автоматизації, аналітики та моделей прогнозування.
• Розробка візуалізації даних (дашборди, звіти) для ефективного представлення інформації.
• Розробка і контроль метрик для оцінки ефективності роботи відділу (зниження рівня дефолту, час опрацювання заявок, мінімізація помилок під час роботи із заявками тощо).
• Розробка та впровадження системи стратегічної пріоритезації стягнення (Collection Scoring) для максимізації дохідності портфеля.

Вимоги:

• Досвід у банках і фінансових структурах
• Вільне володіння SQL (PostgreSQL)
• Навички Data Science і ML (робота з великими масивами даних)
• Аналітичний склад розуму
• Уміння працювати в команді
• Стресостійкість і високий рівень аналітичних навичок
• Проявляти ініціативність, здатність самостійно приймати рішення

Ми чекаємо на тебе! Надсилай своє резюме або зв’яжися з нами у телеграмі, і ми з радістю відповімо на всі твої питання!

В пошуках фахівця для підготовки датасетів, що використовуються для перевірки якості та тренування власних AI/ML моделей.
 

Основне завдання – анотація текстів з відсканованих, сфотографованих та просто друкованих документів, газет, довідок та інших форматів документів.
 

Ви отримуватимете набори сканів або фотографій документів і перетворюватимете їх у структурований текст із використанням Markdown, додатково позначаючи ключові ідентифікатори.
 

Окрім роботи з текстами передбачена обробка аудіо- та відеоматеріалів: створення транскриптів із таймкодами та діаризацією мовців, NER у транскриптах, нормалізація і верифікація якості; для відео - сегментація на сцени/епізоди, кадр-точні таймкоди, опис подій, позначення екранних написів, логотипів, облич та об'єктів.
 

Бажаним є досвід роботи з Label Studio або подібними інструментами, базові навички програмування, а також досвід участі у тренуванні чи тестуванні AI/ML моделей.

Вимоги:

Уважність до деталей.
Критична навичка, а не формальна вимога. Робота з датасетами не пробачає недбалості: некоректно розмічений фрагмент псує задачу, помилки в задачах накопичуються на рівні датасету, а модель, натренована на такому датасеті, відтворює ці помилки у власних відповідях.
 

Відповідальність за якість власної роботи.
Кандидат самостійно контролює якість виконаної роботи на всіх етапах: первинна розмітка, самоперевірка, фінальна верифікація перед передачею задачі. Виявлення та виправлення помилок є частиною робочого процесу, а не обов'язком рев'юера далі по пайплайну.
 

Здатність швидко навчатися та розвиватися.
Задачі змінюються часто разом із розвитком продукту, моделей і підходів до обробки даних. Очікуємо, що кандидат не лише виконуватиме конкретну інструкцію, а й поступово вивчить ширший контекст: для чого створюється датасет, як він впливає на якість AI/ML моделей, які помилки є критичними та чому певні правила розмітки важливі.
 

Аналітичне мислення та цікавість до AI/ML.
Буде перевагою, якщо ви не просто виконуєте задачу, а намагаєтесь зрозуміти логіку процесу: розбираєтесь у термінології, ставите правильні питання, можете помічати патерни в помилках, тестувати результати роботи моделей і пропонувати покращення до процесу розмітки чи валідації даних. Це в майбутньому приведе до росту в Lead позицію.

Робота віддалена, в рамках розробки власного продукту, що знаходиться на передовій сучасних технологій та орієнтований на державний сектор. 

Наша компанія є критично важливою для Збройних сил України; за потреби надаємо бронювання та офісну техніку.

Шукаємо AI/ML Engineer, який вміє перетворювати ідеї у розумних агентів, що мислять, запам’ятовують і діють автономно. Якщо тобі цікаво будувати системи, які мислять і навчаються самостійно, — саме час реалізувати свої ідеї з нами

InOvation — рекрутингова агенція повного циклу, що допомагає знайти ідеальний метч між компанією та спеціалістом. Ми віримо, що робота може бути джерелом натхнення, підтримки та розвитку. Коли збігаються цінності та цілі — з’являється гармонія, яка рухає і людину, і бізнес уперед

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 продукти на перетині AI, Automation і Data, розвиваючи рішення для інтелектуальної взаємодії між людьми та системами. Вони будують середовище, де експерименти з новими архітектурами, моделями та підходами — це частина щоденної роботи
 

Основні обов’язки

• Розробка AI-агентів із довготривалою пам’яттю, контекстом і можливістю автономної дії
• Інтеграція агентів із зовнішніми API, базами даних та внутрішніми системами
• Побудова RAG (Retrieval-Augmented Generation) архітектур для роботи з великими обсягами даних
• Розробка компонентів для планування, reasoning, прийняття рішень і самонавчання
• Оптимізація продуктивності моделей (latency, cost, context size)
• Взаємодія з командами Data Science та Backend для побудови спільних AI-сервісів
• Використання LLM API (OpenAI, Anthropic, Mistral) або власних fine-tuned моделей
• Моніторинг роботи агентів, логування та побудова метрик ефективності

Що важливо для цієї ролі:

• 3+ роки комерційного досвіду у Python, TypeScript або іншій мові для побудови AI/ML-систем
• Практичний досвід роботи з LLM API, LangChain, Llama Index або подібними фреймворками
• Розуміння принципів RAG, vector databases (Pinecone, Chroma, Weaviate)
• Досвід інтеграції моделей у продакшн через REST/gRPC, побудови процесів обробки чи агентних систем
• Вміння мислити як інженер, але діяти як дослідник — тестувати, вимірювати, оптимізувати
• 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

Переваги роботодавця:

• Remote-first — працюй звідки хочеш
• Professional growth — компенсація навчання, курсів, конференцій
• Benefit Café: англійська, спорт, психологічна підтримка
• AI Sandbox — доступ до інструментів, моделей і експериментального середовища
• Медстраховка та підтримка здорового балансу між роботою і життям

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

Про ONU Health

ONU Health — це AI-powered Health OS для превентивного здоров’я.

Ми будуємо платформу, яка об’єднує wearable data, lifestyle-сигнали, медичні документи, health history та AI, щоб допомагати людям раніше бачити ризики, краще розуміти свій стан і діяти до того, як проблема переросте в хворобу.

Наша мета — створити єдиний health account для кожної людини і змінити healthcare так, як онлайн-банкінг змінив фінанси: зробити здоров’я проактивним, зрозумілим і персоналізованим.

Ми шукаємо не просто strong backend engineer, а людину, яка хоче будувати backend foundation компанії, приймати ключові технічні рішення і з часом вирости в Senior Backend Lead.

Роль

Це роль для сильного backend-ліда, який хоче мати реальний вплив на продукт, архітектуру та технічний напрям компанії.

Ти будеш відповідати не лише за написання коду, а й за:

• побудову backend-архітектури продукту
• проєктування data flows і system design
• масштабованість, безпеку та стабільність платформи
• технічні стандарти backend-напрямку
• вибір підходів, стеку та ключових інфраструктурних рішень
• поступове формування backend-команди навколо себе

Основні обов’язки

• Проєктування та розвиток backend-архітектури ONU Health
• Побудова надійних API для mobile, web, AI та партнерських інтеграцій
• Розробка core backend logic для health data ingestion, processing та recommendation systems
• Побудова data pipelines для wearable data, medical documents, user activity та AI workflows
• Інтеграція з LLM-сервісами, embeddings, orchestration pipelines та external providers
• Відповідальність за performance, reliability, observability та security backend-систем
• Побудова scalable infrastructure together with product and engineering leadership
• Прийняття рішень щодо architecture patterns, database design, queues, async processing, caching, event-driven flows
• Співпраця з mobile, product, design та AI-командою для швидкого виводу нових функцій
• Технічне менторство, code review та формування engineering culture
• У перспективі — участь у наймі та побудові backend-команди

Що для нас важливо

• 5+ років досвіду в backend-розробці
• Досвід не лише писати backend, а проєктувати системи цілком
• Сильний production experience з Node.js
• Дуже бажаний досвід з NestJS
• Глибоке розуміння API design, auth, roles/permissions, distributed systems basics
• Досвід роботи з SQL / NoSQL базами даних
• Досвід побудови scalable systems: queues, workers, async jobs, caching, rate limiting, logging, monitoring
• Розуміння infrastructure thinking: reliability, fault tolerance, observability, security
• Вміння приймати технічні рішення самостійно і брати ownership за їх наслідки
• Продуктове мислення і здатність балансувати speed vs quality
• Комфорт у стартапі, де потрібно не чекати чіткої інструкції, а самому будувати правильний підхід

Буде великим плюсом

• Досвід у ролі tech lead / lead backend / founding engineer
• Досвід побудови систем з нуля
• Досвід у AI products, LLM integrations, RAG, embeddings, pipelines
• Досвід у healthtech, medtech або data-sensitive продуктах
• Досвід з AWS / cloud-native architecture
• Розуміння privacy, security та compliance-first development
• Досвід найму або технічного лідерства

Чому це цікаво

💡 Великий scope — ти будуватимеш не окремий сервіс, а backend-основу всього продукту
💎 Equity — частка в компанії на ранній стадії
🧠 Технічна свобода — вплив на архітектуру, систему, процеси та engineering standards
🚀 CTO-track — можливість вирости в backend lead / head of backend / CTO-level role разом із компанією
🌍 Глобальна амбіція — продукт із міжнародним потенціалом, а не локальна студійна розробка
❤️ Сенс — ми будуємо продукт, який має потенціал реально змінювати поведінку людей і знижувати ризики захворювань

Кого ми шукаємо по духу

Нам потрібна людина, яка хоче не просто “отримати задачі”, а:

• мислити як співбудівник продукту
• бачити architecture-level картину
• любити складні системи, data-heavy продукти та реальний ownership
• хотіти залишити слід у фундаменті компанії

Ми в Archysoft розширюємо команду й запрошуємо досвідченого Senior AI/ML Engineer, який допоможе нам будувати сучасні фінансові рішення на базі ML, LLM та автоматизації бізнес-процесів.

🔥 Що на тебе чекає:

- Розробка та оптимізація ML-алгоритмів для аналізу даних;

- Інтеграція й тонке налаштування LLM-моделей (GPT, Claude, Gemini, LLaMA) для автоматизації обробки заявок, верифікації та клієнтської підтримки;

- Побудова та підтримка пайплайнів даних (ETL), робота з API й БД (PostgreSQL, MongoDB);

- Створення внутрішніх бібліотек prompt-ів, робота з RAG-підходами та векторними БД (Pinecone, Weaviate);

- Аналіз якості моделей, A/B-тести, KPI/ROI-аналітика;

- Розробка AI-асистентів (чат-боти, голосові агенти, аналітичні боти) та їх інтеграція у веб-платформи компанії.

🟢 Нам важливо, щоб ти мав/ла:

- 3+ роки досвіду з Python та від 1,5 року комерційного досвіду в AI/ML-розробці (NLP, LLM, ризик-моделі);

- Впевнений Python (NumPy, Pandas, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow);

- Досвід роботи з LLM (створення prompt-ів, fine-tuning, RAG, LangChain/LlamaIndex);

- Роботу з AWS / Azure / GCP (SageMaker, Bedrock, Lambda тощо) — як плюс;

- Англійську на рівні B2 +/ Upper-Intermediate, бо будуть дзвінки з клієнтом;

- 🎓 Бакалавр або магістр із Computer Science, Applied Math, Software Engineering, Data Science, Electrical Engineering чи подібних технічних спеціальностей.

💼 Буде плюсом:

- Знання TypeScript / досвід інтеграції ML-сервісів у продукт;

- Робота з no-code AI-платформами (Chatbase, Flowise, n8n);

- Базове розуміння DevOps-практик (CI/CD, моніторинг моделей).

💻 Умови:

Формат: повністю remote;

Кар’єрний ріст: можливість очолити напрям AI/ML у компанії;

📝 Етапи відбору:

1. Надсилай CV;
2. Intro-call із нашою рекрутеркою (до 1 год);

3. Технічне інтерв’ю (до 1 год);

    

AI Engineer $6000-8000 fintech, remote
 

Необхідні навички:

- Досвід роботи з LLM (OpenAI, Claude, LLaMA або аналогічні)

- Досвід побудови RAG систем (робота з базами знань, embeddings, retrieval)

- Практичний досвід побудови AI-рішень у продакшені

- Впевнене володіння Python (FastAPI / async / API інтеграції)

- Досвід інтеграції AI з БД (PostgreSQL)

- Досвід роботи з чергами (RabbitMQ)

- Розуміння побудови real-time систем

- Досвід роботи з ASR (speech-to-text) та TTS (text-to-speech)

- Розуміння архітектури voice/chat AI pipeline

- Досвід роботи з API та мікросервісною архітектурою

- Досвід роботи з високонавантаженими системами

- Досвід від 3+ років

- Вміння працювати з бізнес-логікою та реальними даними клієнтів

Буде плюсом:

- Досвід побудови voice-ботів (inbound / outbound)

- Досвід у call-center / fintech / collections

- Досвід роботи з WebRTC / streaming

- Docker / Kubernetes

- Досвід аналізу дзвінків (оцінка операторів, контроль скриптів)

Обов’язки:

- Розробка AI-чатів, які працюють з реальними даними клієнтів (CRM, історія, статуси).

- Побудова RAG систем на основі бази знань компанії.

- Розробка голосових AI-ботів (вхідні та вихідні дзвінки).

- Інтеграція AI з внутрішніми системами (CRM, ERP, API).

- Реалізація логіки діалогів з урахуванням бізнес-скриптів та протоколів.

- Аналіз дзвінків: транскрипція, оцінка якості, виявлення відхилень від скриптів.

- Автоматизація роботи колл-центру та підвищення ефективності операторів.

- Оптимізація latency та стабільності AI-рішень у real-time середовищі.

- Робота з великими обсягами даних (дзвінки, чати, історія клієнтів).

- Побудова та розвиток внутрішніх AI-сервісів компанії.

- Співпраця з backend/DevOps командами для інтеграції AI у продукти.