digital quick pragmatic team (ex-Digital Pharma Team)

Хелоу, люба спільнота \0/

Про проект
Продовжуємо зрощувати команду стартапу, що аналізує поведінку юзерів під час оптувань. 
Зараз готуємось до виборів в США (висунули свого кандидата): очикуємо багато опитувань через нашу платформу, тому треба підтягнути якість, а саме – народити та виховати сервіс для захисту від AIшки та іншої нелюді, що проходить наші опитування.

Про роль
Тобто, нам потрібен Backend Engineer із сильний Python та побудові API та, бажано, із досвідом в Anti-Fraud / Bot Detection.
Роль матиме повну відповідальність за систему антифроду, від архітектури до продакшену, напряму впливаючи на якість та достовірність даних.

Вам дуже сподобається, якщо ви зараз хочете вкластись головою в побудову системи з нуля.
Вам не дуже сподобається (та і нам теж), якщо в вас зараз є тільки руки.

На цьому я дозволю перемкнутись на англійську, бо інакше якось дивно.

Responsibilities

• Design and develop an anti-fraud service integrated into the survey platform
• Analyze behavioral and response signals, including but not limited with:
  • Response time and latency
  • Answer consistency and logical patterns
  • Interaction variability and corrections
  • Linguistic and structural text patterns
  • Others
• Implement detection logic using:
  • Rule-based heuristics
  • Statistical models
  • Etc
• Build APIs for real-time and post-survey fraud scoring
• Define fraud scores, confidence thresholds, and decision logic (flag, terminate, allow)
• Monitor false positives / false negatives and continuously tune detection logic
• Document known fraud vectors, assumptions, and system limitations
• Work with product and backend engineers to integrate detection into survey flows

Core Stack

• Python 
• FastAPI or Flask 
• PostgreSQL 
• Redis
• NumPy, Pandas 
• Optional: PyTorch or TensorFlow 
   

Requirements

• Strong Python backend experience and API development
• Practical mindset: understands trade-offs between accuracy and usability
• Comfortable owning a system that directly impacts data quality and trust

Will be a plus

• Node.js
• Good English
• Experience in fraud detection, bot detection, or behavioral analytics
   

Infrastructure

• Docker/Git
• AWS
• REST APIs (internal and external integrations)

The Team

• Product Owner
• Fullstack Dev x2
• Manual/Auto QA
• DevOps
• Data Analyst/Scientist
   

We offer

• 15 paid day-offs per year.
• US/UA holidays.
• Tax compensation.
• Flexible working hours.
• Opportunity to grow and claim new responsibilities in competitive modern environment.

Хелоу, люба спільнота \0/
 

Цього разу ми шукаємо Web Data & AI Processing Engineer в Європейский Cybersecurity консалтінг. 
Це b2b платформа, що надає доступ малому та середньому бізнесу до пепревірених cybersecurity вендорів. Щоб вендори стали перевіренними – треба смоктати збирати/скрепити дані із різних відкритих джерел та процессити їх за допомогою AI. 
 

Проект італійський, але в нього українська команда, яка зараз буде зрастати:

• Product Manager
• Tech Lead
• DevOps
• Designer

Англійська не обовʼязково, але буде плюсом.

ІМХО, роль кльова, тому що:

• Ця роль буде розробляти та підтримувати AI інфраструктуру, тобто можно щось побудувати самому в ролі Архитектора.
• Багато свободи дій та впливу на продукт.
• Можливість зрастати разом із розвитком продукту.

Далі я дозволю собі перемкнутись на англійську, бо мова піде про конкретні речі.

Responsibilities

• Design a self-hosted data acquisition layer.
• Implement AI-driven retrieval & extraction that outputs structured results.
• Add targeted parsers for approved sources; normalize and map results into the data model.
• Apply simple confidence/routing rules and maintain clear change history.
   

Minimum Qualification and Experience

• 3–5+ years in Python or JavaScript.
• Experience gathering information from the web and shaping it into structured data.
• Familiarity with using AI/LLMs for information extraction.
• Comfortable with databases and basic scheduling/automation.
   

Knowledge Required

• Practical web acquisition concepts (politeness, retries, basic parsing).
• High-level understanding of retrieval + extraction with AI (prompting, JSON outputs, citations).
• Basics of observability (logs/metrics) and good data hygiene (provenance, retention).

Адмінистративне

• 15 days-off на рік.
• 10 святкових днів на рік.
• Компенсація українських податків.
• Фул ремоут (але є офіс у Мілані).
• Гнучкий робочий час.
• Високий потенціал для росту та захоплення нових обовʼязків.
• 2 етапи співбесіди: ознайомчий та технічний. Після цього вже може бути оффер.

______

Якщо ви вже досвідчений Data Engineer із невеличким досвідом роботи із AI – це ідеальна моживість зрастати разом із потребами платформи.
Буду радий із вами познайомитись.