Data-driven solutions for e-commerce businesses - from data engineering to ML development.
-
· 24 views · 4 applications · 16d
Data Scientist
Part-time · Full Remote · Ukraine · 5 years of experience · B2 - Upper IntermediateWe are looking for a Mid-to-Senior Data Scientist who can deliver end-to-end solutions, communicate both technical and business aspects to clients, and take ownership of production outcomes — helping Dastellar fulfill its mission to build custom...We are looking for a Mid-to-Senior Data Scientist who can deliver end-to-end solutions, communicate both technical and business aspects to clients, and take ownership of production outcomes — helping Dastellar fulfill its mission to build custom AI/ML/Data Science solutions for businesses.
General Requirements
- Experience: 5+ years in ML/Data Science.
- LLMs / GenAI: hands-on experience deploying and fine-tuning LLMs (e.g., GPT/LLaMA/Hugging Face), building RAG/embedding pipelines and using LangChain or equivalents.
- Classical ML: proven work with sklearn, XGBoost/LightGBM, time-series methods (ARIMA/Prophet/ETS or deep models), recommendation systems.
- Python: daily use of Python 3.8+, solid Pandas/NumPy; experience with PyTorch or TensorFlow in at least one production project.
- Production: experience deploying models (Docker, CI/CD), setting up monitoring; basic cloud skills (AWS/GCP/Azure) preferred.
- Communication: experience presenting technical topics to clients and translating technical risks into business impact.
- Autonomy: history of leading end-to-end tasks without continuous supervision; ready to provide examples of decisions owned.
- Language: English — B2+.
Would be a plus
- Experience with vector DBs (FAISS, Qdrant, Pinecone).
- MLOps basics: experiment tracking (MLflow, W&B), CI/CD pipelines, automation tools.
- Big Data experience (Spark) and advanced SQL optimization.
- Deep domain knowledge in energy or retail.
Your main responsibilities are
- Design and deliver custom ML/GenAI solutions (POC to production).
- Build models: LLMs (fine-tuning, prompt engineering), embeddings, RAG; classic ML (classification, regression, time-series, clustering, recommender systems).
- Build ETL/ELT pipelines, feature engineering, data cleaning and validation.
- Design solution architecture and select the stack (deployment infra, vector DBs, orchestration).
- Deploy models and integrate with infra (Docker, CI/CD, optionally Kubernetes or serverless).
- Set up model and system monitoring (model metrics, data drift, alerts).
- Prepare technical documentation, proposals and client presentations.
- Conduct research and technical experiments; document R&D results.
- Perform code reviews, write tests and ensure code/model quality.
Soft Skills
- Responsibility: Met deadlines, maintained post-release SLAs and can provide project timelines with milestone outcomes as evidence.
- Proactivity: Proposed and implemented multiple processes or architecture improvements with measurable impact (reduced time-to-delivery or error rate), documented with a short case note describing outcome.
- Autonomy: Delivered milestones on multi-month projects with only weekly or biweekly syncs (no day-to-day supervision); able to produce independent milestone plans and status reports.
- Ownership: Owned multiple production ML services end-to-end - architecture, deployment, monitoring and incident resolution. Can present a 1-page case study showing decisions and results.
- Problem solving: Translated ambiguous business goals into a 2–4 sprint MVP roadmap with prioritized tasks, acceptance criteria and success metrics; provide an example roadmap or case.
- Critical thinking: Identified data/assumption biases or failure modes and proposed validation/mitigation tests.
What we offer
- Flexible part-time / contract work (compatible with other projects).
- Real client cases in energy and e-commerce.
- Fast decision-making and low bureaucracy.
- Opportunity to influence architecture and stack choices.
- Remote collaboration and flexible schedule.
- Paid R&D participation (by agreement).
-
· 70 views · 18 applications · 10d
Lead Generation Specialist
Full Remote · Ukraine · 1 year of experience · B2 - Upper Intermediate1. Про компанію Компанія Dastellar це молода команда, що спеціалізується на створенні кастомних AI/ML/Data Science рішень для бізнесів. Працюємо у форматі сервісної моделі, допомагаючи клієнтам реалізовувати складні ML-ініціативи - від ідеї до прототипу й...1. Про компанію
Компанія Dastellar це молода команда, що спеціалізується на створенні кастомних AI/ML/Data Science рішень для бізнесів. Працюємо у форматі сервісної моделі, допомагаючи клієнтам реалізовувати складні ML-ініціативи - від ідеї до прототипу й продакшну.
Наші основні домени:
- Energy & Utilities - anomaly detection, energy meters forecasting, оптимізація споживання.
- E-commerce / Retail - demand forecasting, CLV prediction, customer segmentation, dynamic pricing.Ми працюємо з бізнесами mid та enterprise масштабів, допомагаючи їм впроваджувати data-driven рішення там, де це приносить максимальну цінність.
2. Кого шукаємо
Lead Generation Specialist з досвідом роботи в LinkedIn outreach, email-комунікаціях та Upwork bidding, який вміє ефективно використовувати автоматизаційні тулзи та CRM-системи. Людину, яка цікавиться сферою Data та AI, розуміє тренди й може створювати контент для технологічної аудиторії.
3. Основні обов?язки
- LinkedIn: створення постів (ідеї, тексти, візуали), персоналізований outreach, робота з інструментами автоматизації (Linked Helper, Expandi, Dripify, Sales Navigator), ведення контактів у CRM.
- Email outreach: запуск та ведення автоматизованих кампаній (Lemlist, Instantly, Woodpecker, Apollo.io), персоналізація листів, відстеження відкриттів і відповідей, фоллоу-апи.
- Upwork: моніторинг проєктів, підготовка та відправка пропозицій, оновлення профілю/портфоліо.
- CRM та аналітика: робота з HubSpot, Pipedrive, Zoho або аналогами, оновлення статусів лідів, аналіз ефективності кампаній, оптимізація процесів.
4. Що очікуємо
- Досвід у LinkedIn, email outreach та Upwork bidding
- Робота з автоматизаційними інструментами для LinkedIn та email
- Володіння CRM-системами
- Англійська від рівня B2
- Аналітичне мислення, проактивність та орієнтація на результат
5. Бонусні навички
- Базове розуміння домену Data та AI
- Базове розуміння домену e-commerce
- Навички створення візуального контенту (Canva, Figma)
- Досвід багатоканального outreach
6. Ми пропонуємо
- Гнучкий графік
- Оплата погодинно або фіксована ставка + бонуси за успішні угоди
- Можливість професійного росту у сфері Data & AI
- Роботу з сучасними інструментами автоматизації та продажів