Jobs Data Science

Це стартова позиція для тих, хто хоче зайти в AI / robotics / software development та отримати практичний досвід роботи з даними.
 

Що потрібно робити:

• розмітка фото- та відеоданих (data annotation)
• робота у спеціалізованому софті
• виконання KPI по кількості та якості
• дотримання внутрішніх гайдлайнів

Кого шукаємо:

• junior / trainee / випускників технічних спеціальностей
• уважних, посидючих та дисциплінованих
• тих, кому комфортна робота за комп’ютером кілька годин поспіль
• готових до монотонної, але відповідальної роботи
• з інтересом до AI / IT / robotics

Буде плюсом:

• технічна освіта (IT, інженерія тощо)
• досвід роботи з графічними інструментами: Photoshop, Figma, CAD
• геймерський бекграунд

Умови:

• офіс у Києві
• перший місяць — адаптація та навчання
• далі — робота по KPI
• можливість кар’єрного росту в напрямках AI / robotics / software development

Що варто знати про SKELAR? Це венчур-білдер — іншими словами, компанія, яка будує компанії. З нами фаундери створюють consumer-бізнеси, які стають лідерами на глобальних ринках EdTech, Mental health, Petcare, FashionTech та інших.

Скеларівці будують tech-продукти, які здобувають відзнаки від Product Hunt, The Webby Awards та отримують тисячі позитивних відгуків на TrustPilot. Загалом tech-продуктами наших бізнесів користуються 10+ млн людей у світі.
Усе завдяки сильним командам, бо наші спеціалісти — це ключова цінність SKELAR.

Для професійної реалізації ми створили середовище з експертизою та необмеженими можливостями — і шукаємо тих, хто прагне викликів.

Зараз ми в пошуку Data Scientist, щоб разом піднімати планку результату. Які виклики чекають на тебе в цій ролі:

— Розвиток вже наявних моделей і їх сервісів (антифрод, оцінка маркетингу, модерація);

— Співпраця з аналітиками, DE-спеціалістами та іншими інженерами для побудови складних ML-пайплайнів;

— End-to-end розробка і впровадження нових ML-сервісів;

— Забезпечення якості пайплайнів тренування та тестування моделей;

— Розробка і впровадження систем моніторингу роботи моделей;

Що для нас важливо:

— Впевнене володіння SQL та Python;

— Впевнені знання математики, теорії ймовірностей та статистики;

— Знання класичних ML-алгоритмів;

— Досвід роботи з ML-фреймворками та бібліотеками для обробки даних;

— Досвід реалізації і підтримки пайплайнів тренування/тестування моделей;

— Акуратність, увага до деталей, критичне мислення;

— Вміння працювати в команді.

Що ти отримаєш разом з нами: — Внутрішні клуби за професійними напрямками: маркетинг, розробка, фінанси, рекрутинг; — Тренінги, курси, відвідування конференцій; — Просторі та сучасні офіси у Києві та Варшаві; — Медичне страхування, корпоративний лікар.

У SKELAR ми побудували середовище для професійної самореалізації:

• SKELAR Platform. Це операційне ядро венчур-білдера, що допомагає фаундерам швидше проходити шлях від нуля до одиниці. Так команди бізнесів фокусуються на продукті — а 10+ команд в складі Platform закривають функції Legal, Finance, HR, Admin, Talent Acquisition, Employer Branding, IT та інші.
• Нетворк та обмін досвідом як частина культури. Серед наших колег — кофаундери, які запустили не один бізнес, а також найсильніші спеціалісти на ринку. Тож ми маємо доступ до необхідної експертизи на відстані витягнутої руки.

• Ексклюзивна доменна освіта. Ми створили власні навчальні програми для тіммейтів на вибір — від 2-місячної школи для менеджерів-початківців до інтенсивів про AI та професійних клубів з розробки, продакт-менеджменту тощо.

• Вплив на системну допомогу Україні. Маємо благодійний фонд SKELAR foundation, який створили самі скеларівці — і завдяки кожному співробітнику втілюємо важливі соціальні проєкти. Наприклад, заснували перший у Європі акселератор для ветеранів і формуємо майданчик для підтримки ветеранів на рівні держави.

• Екосистема для продуктивної роботи. Для скеларівців створені простори, які надихають на результат — з власним спортзалом, скеледромом, зеленими зонами Bali та бібліотеками. У спейсах, де сервіс, безпека та комфорт синхронізовані з темпом зростання команд, отримуємо вау-досвід та працюємо ефективніше.
   
• Турбота про щоденний комфорт. Сніданки, обіди, доступ до спортивних тренувань в Києві або часткова компенсація занять у Варшаві, медичне страхування, оплачувані відрядження, якщо специфіка ролі передбачає такі поїздки, корпоративні знижки від партнерів.

Більше розповімо на нашій зустрічі-знайомстві.

Запрошуємо будувати the next big everything у SKELAR разом!

Intetics Inc., глобальна технологічна компанія, що надає послуги з розробки програмного забезпечення на замовлення, створення розподілених команд, оцінки якості програмних продуктів та all-things-digital рішень, шукає Incident Editorial Specialist до нашої команди.

Посада Data Entry Specialist передбачає ручне внесення та оновлення інформації в базі даних для мобільного застосунку, який допомагає користувачам знаходити та порівнювати варіанти паркування в містах США та Європи.

Попередній досвід не потрібен - ми надаємо повне навчання. Це чудова можливість розпочати кар’єру в IT та отримати досвід роботи на міжнародних проєктах.

Це повна зайнятість у віддаленому форматі. Ви працюватимете з даними англійською мовою, застосовуючи чіткі правила та зберігаючи концентрацію під час роботи.

Requirements

• Вища освіта або навчання на останньому курсі за умови готовності працювати повний робочий день.
• Рівень англійської мови — Intermediate або вище.
• Знання додаткових іноземних мов буде перевагою.
• Логічне мислення та вміння швидко приймати практичні рішення.
• Висока швидкість і точність набору тексту.

What you will do:

- Аналіз і внесення даних із різних джерел (наприклад, фотографій, вебсайтів та матеріалів, наданих клієнтом).

- Оновлення та підтримка актуальності бази даних клієнта.

- Проведення внутрішнього контролю якості виконаної роботи.

COMFY — провідний омніканальний рітейлер побутової техніки та електроніки в Україні, понад 100 магазинів, топ-3 e-commerce платформа країни.

Ми будуємо всередині компанії функцію, яка застосовує AI-агентні інструменти не до продукту, а до самої роботи керівників. Ти підпорядковуєшся напряму CTO і стартуєш як individual contributor з перспективою вирости в team lead підрозділу автоматизації посад. Місія — брати конкретну посаду в дирекції компанії, проводити discovery з її власником і будувати AI-інструментарій, який реально підвищує продуктивність цієї людини, на базі спільної платформи comfy-agentic-workflow.

Чому ця роль цікава

• Пряме підпорядкування CTO — без проміжних ланок у прийнятті рішень.
• Твої співрозмовники — власники посад у дирекції, включно з C-level.
• Доступ до конфіденційних даних про рішення й ефективність керівників — висока довіра з першого дня.
• Готова спільна платформа comfy-agentic-workflow як фундамент: розширюєш і адаптуєш, а не пишеш з нуля.
• Траєкторія росту в team lead підрозділу автоматизації.

Обов'язки

• Проводити discovery-інтерв'ю з власником посади й переводити розмову у структуровану потребу.
• Проєктувати роль на платформі comfy-agentic-workflow: конфігурація, доступи, межі відповідальності агента.
• Розробляти нові skills і plugins там, де існуючого функціоналу платформи не вистачає.
• Координувати з data/analytics-інженером метрики та KPI впровадження.
• Впроваджувати ітеративно: перший quick win — за 1-2 тижні.
• Забезпечувати governance: secrets, approval-флоу, ізоляція приватного контенту.
• Навчати власника посади й системно збирати фідбек.

Вимоги

• Практичний досвід з AI-агентними інструментами (Claude Code або аналогічні agent runtimes): SKILL.md-подібні інструкції, MCP-сервери/конектори, OAuth/service-account авторизація.
• Інженерний бекграунд: підключення нових інструментів, API-документація, скрипти-адаптери, git/CI — не no-code рівень.
• Впевнена робота з YAML і структурованими конфігураціями композиції (role/bundle-подібні патерни).
• SQL для read-only запитів у BigQuery-подібних сховищах, базове розуміння DBT-подібного семантичного шару і data catalog.
• Вміння провести інтерв'ю з керівником, включно з C-level, і структурувати потребу.
• Дисципліна конфіденційності: фактичне розділення доступів, а не формальний тег.

Буде плюсом

• Досвід enterprise- або solution-архітектури.
• Досвід менторства чи керівництва невеликою командою.
• Практичний досвід data-engineering.
• Досвід роботи з чутливими даними в security/compliance-контексті.

Це точно не про тебе, якщо

Ти профільний Data Scientist чи ML-дослідник; prompt-engineer без інженерного бекграунду; або класичний PM/BA без рук.

Що пропонуємо

• Побудувати функцію автоматизації керівних посад з нуля, з прямим виходом на CTO.
• Пряму роботу з власниками посад рівня C-level.
• Траєкторію росту в team lead підрозділу автоматизації.
• Спільну платформу comfy-agentic-workflow як фундамент.
• Ітеративний темп: маленькі кроки з видимим результатом.

Про нас: 

Ми український стартап у сфері defence tech, який об'єднує інноваційні технології та інженерні рішення для створення продуктів, які забезпечують безпеку та захист. Зараз ми шукаємо Computer Vision Engineer для посилення команди.

Робота з офісу у Львові

Що ви будете робити:

• Проектувати, розробляти та оптимізувати алгоритми Computer Vision
• Розробляти та адаптувати pipeline передачі та обробки відеоданих - налаштування архітектури для прискорення обробки зображень та мінімізації затримок
• Здійснювати програмування та розробку програмних компонентів
• Ініціативати вдосконалення продукту - самостійний пошук технічних рішень для підсилення нового CV-напрямку в межах стартапу.
   

Вимоги:

• Володіння мовами програмування: C++, Python
• Досвід роботи з класичними алгоритмами Computer Vision
• Досвід роботи NN-based  Computer Vision
• Навички прискорення обробки відеоданих: Оптимізація Pipeline.
• англійська — рівень B1+ (читання технічної документації).

Буде перевагою:

• Досвід роботи з gstreamer, ffmpeg
• Написання власних компонентів gstreamer
• Досвід video encoding h264, h265
• Досвід з апаратним прискоренням обробки відео

Ми пропонуємо:

• офіційне працевлаштування та можливість бронювання;
• графік роботи з 9:00 до 18:00 або з 10:00 до 19:00 - обирай зручний для себе варіант;
• можливість професійного зростання, навчання та розвитку в команді, яка готова підтримати;
• дружню, неформальну атмосферу та відкритість до нових ідей - ми цінуємо ініціативність і даємо простір для реалізації власних технічних рішень.

Ми уважно переглянемо ваше резюме та звʼяжемося з вами протягом 5-10 робочих днів, якщо ваш досвід відповідатиме поточним потребам команди.

Привіт! 👋
Раді бачити тебе на сторінці All Right. Можливо, саме з цієї вакансії розпочнеться наша спільна історія.

Про компанію
All Right - міжнародна EdTech-компанія, яка змінює підхід до навчання дітей. Ми будуємо екосистему IT-продуктів: платформу для живих уроків англійської, німецької та математики, міжнародні speaking clubs та AI-додаток, який робить навчання цікавим щодня.
 

• 10 років на ринку
• 7 ринків, на яких ми працюємо
• 100 000+ студентів вже вивчили з нами англійську
• Команда, яка активно впроваджує AI у продукт, маркетинг та внутрішні процеси

Серед наших інвесторів - Genesis / F1V. Серед наших досягнень:
 

• Deloitte Technology Fast 500
• HolonIQ Top 200 EdTech Europe
• Forbes Ukraine Top 30
• EdTechX Finalist
• Digital Education Awards, Product of the Year
• QS Reimagine Education Awards Finalist 2025

Твоя місія

Ми шукаємо Senior Data Scientist, який/яка допоможе All Right краще розуміти та передбачати поведінку користувачів, знаходити нові точки росту й перетворювати дані на рішення з реальним впливом на продукт і бізнес.

Це роль на стику Data Analytics та Data Science. Тут важливо не лише провести дослідження або побудувати модель, а й зрозуміти бізнес-проблему, сформувати гіпотезу та допомогти команді впровадити результат у роботу.

Роль охоплює чотири напрями:

• predictive modeling;
• проактивну аналітику та експерименти;
• продуктову аналітику;
• AI-автоматизацію аналітичних процесів.

Ми не очікуємо однаково глибокого досвіду в кожному напрямі. Важливо бути сильним щонайменше у двох і бути готовим розвивати інші.

Чому ця роль варта уваги

• Реальний вплив: результати твоєї роботи використовуватимуть продуктові, маркетингові, комерційні та операційні команди.
• Можливість будувати: ти зможеш розвивати прогнозну аналітику, експерименти та self-service рішення практично з нуля.
• Близькість до бізнесу: моделі й дослідження впливатимуть на реальні продуктові та бізнес-рішення.
• Автономія: ми очікуємо власних гіпотез, ініціативи та відповідальності за практичне застосування результатів.
• Простір для розвитку: зона відповідальності може розширюватися в напрямку лідерства аналітичної функції.

Твоя зона впливу

Прогнозне моделювання

• Будувати моделі для прогнозування conversion, churn і retention, а також propensity scoring.
• Формувати target, features і validation strategy та обирати метрики відповідно до бізнес-задачі.
• Оцінювати якість, калібрування, стабільність і drift моделей та допомагати командам використовувати їх у реальних процесах.

Проактивна аналітика та експерименти

• Самостійно знаходити аномалії, закономірності й потенційні точки росту.
• Формувати та перевіряти бізнес-гіпотези, проєктувати й аналізувати A/B тести.
• Перетворювати результати досліджень на конкретні рекомендації та наступні дії.

Продуктова аналітика

• Досліджувати conversion funnel, retention, engagement і customer lifecycle.
• Виявляти вузькі місця, причини змін у ключових метриках і точки втрати користувачів.
• Допомагати командам бачити повну картину та приймати рішення на основі даних.

AI-автоматизація та self-service

• Знаходити ручні й повторювані аналітичні процеси, які можна автоматизувати.
• Створювати AI-assisted workflows, reusable datasets і self-service інструменти для команд.
• Контролювати точність, логіку та надійність результатів, створених за допомогою AI.

Що важливо для успіху на цій ролі

Обов’язково

• 3+ роки комерційного досвіду у Product Analytics, Data Analytics, Decision Science або Data Science.
• Сильний SQL і практичний досвід роботи з Python.
• Досвід ведення задачі від нечіткого бізнес-питання до рекомендації або впровадженого рішення.
• Сильний практичний досвід щонайменше у двох напрямах: predictive modeling, product analytics, experimentation або AI automation.
• Досвід побудови прогнозних або статистичних моделей для реальних бізнес-задач.
• Розуміння статистики, експериментів і принципів A/B testing.
• Досвід роботи з Pandas, NumPy, Scikit-learn або аналогічними бібліотеками.
• Уміння пояснювати складні результати зрозумілою мовою.
• Практичне й відповідальне використання AI-інструментів.

Буде перевагою

• Досвід роботи з churn, retention, conversion або propensity models.
• Розуміння probability calibration, feature drift і concept drift.
• Робота з dbt, feature tables або modern data stack.
• Досвід створення data applications у Streamlit, Dash або подібних інструментах.
• Досвід автоматизації аналітичних workflows.
• Досвід у EdTech, SaaS, subscription-бізнесі або digital products.

Як ми працюємо

У All Right ми приймаємо рішення на основі даних, фактів і глибокого розуміння проблеми. Беремо відповідальність за результат, швидко перевіряємо гіпотези та постійно шукаємо можливості покращувати процеси.

Тобі буде комфортно в цій ролі, якщо ти:

• мислиш через бізнес-проблему, а не лише через технічне завдання;
• самостійно знаходиш питання, які варто дослідити;
• відкрито говориш про обмеження та невизначеність;
• не підлаштовуєш висновки під бажану відповідь;
• критично перевіряєш власні результати та роботу, створену за допомогою AI;
• відповідаєш за практичний вплив, а не лише за готовий код, модель або звіт.

Що отримаєш в All Right

Гнучкість і відпочинок: 100% remote, гнучкий графік, оплачувана відпустка, лікарняні та вихідні на державні свята.

Здоров’я та підтримку: медичне страхування, фінансову допомогу у критичних ситуаціях і 50% компенсації психотерапії в Pleso.

Професійний розвиток: внутрішні курси, професійні події, корпоративну бібліотеку та бюджети на навчання.

Підтримку сім’ї: безкоштовне навчання дітей в All Right, speaking clubs і 50% компенсації занять в EnglishDom.

Підтримку під час війни: допомогу захисникам України, релокацію з прифронтових регіонів і підтримку під час блекаутів.

Процес відбору

Знайомство з рекрутером → професійна зустріч → практичне завдання → фінальна зустріч → Job Offer

Ми завчасно розповімо про кожен етап і будемо на зв’язку протягом усього процесу.

Якщо тобі цікаво не лише пояснювати, що вже сталося, а й допомагати бізнесу передбачати наступні кроки та знаходити нові можливості — надсилай резюме. Будемо раді познайомитися!

Cтабільна FinTech компанія з перспективними планами розвитку та зростання зараз у пошуку Data Scientist.
Продукт — онлайн-сервіс для кредитування, який продовжує доопрацьовуватись новими фічами.
Технічні навички:

• Аналітичні здібності. Розуміння аналітичних інструментів і вміння ними користуватися;

• Досвід програмування в Python;

• Досвід роботи з реляційними базами даних (PostgreSql, MS SQL);

• Поглиблені знання Excel будуть плюсом;

• Досвід розробки, імплементації та аудиту скорингових моделей;

• Аналіз даних, пілотів, пошук статистичних взаємозв'язків, формування висновків;

• Постановка технічних завдань та тестування результатів.

Обов'язки:

• Розвиток та підтримка автоматичної системи прийняття рішень;

• Вигрузка та вдосконалення полотна даних для подальшого використання;

• Розробка \ імплементація \ підтримка \ моніторинг скорингових моделей;

• Перегляд, розробка та імплементація ризик-правил;

• Створення нових та автоматизація існуючих звітів;

• Оптимізація взаємодії із зовнішніми джерелами даних для підтримки прийняття кредитних рішень;

• Управління напрямком ризиків та аналітики (Risk & Analytics);
• Координація роботи невеликої команди (Data Scientist та Data Analyst): постановка задач, пріоритизація, контроль результатів;
• Участь у формуванні та реалізації стратегії управління кредитними ризиками;
• Балансування ризику та прибутковості портфеля;
• Аналіз та оптимізація клієнтських воронок (CRO) з урахуванням ризикової складової;
• Ініціація та контроль A/B тестування змін у скорингових моделях, правилах та продуктах;
• Співпраця з продуктом, маркетингом та IT для впровадження змін.

Досвід роботи в мікрокредитній установі або банку – конкурентна перевага.

Шукаємо Data Scientist, який допоможе розвивати сучасні антифрод-рішення для банківського та фінансового сектору.

Якщо тобі цікаво працювати з великими обсягами даних, будувати моделі машинного навчання, знаходити приховані закономірності та створювати рішення, які допомагають запобігати фінансовому шахрайству, будемо раді бачити тебе в команді.

Що ти будеш робити:

• Аналізувати великі масиви транзакційних даних, виявляти аномалії та шахрайські патерни.
• Будувати, тестувати та оптимізувати fraud scoring моделі.
• Готувати дані для навчання моделей, проводити feature engineering та оцінювати якість даних.
• Аналізувати ефективність моделей, покращувати їхню точність та зменшувати кількість false positives.
• Працювати з Python та SQL для аналізу даних, побудови моделей і проведення досліджень.
• Брати участь у впровадженні моделей у бізнес-процеси та їх подальшому супроводі.
• Співпрацювати з командами Anti-Fraud, Risk, AML, BI, Data Engineering та розробки.
• Готувати технічну документацію та брати участь у демонстраціях рішень для клієнтів.

Що ми очікуємо від тебе

• Практичний досвід роботи Data Scientist або Machine Learning Engineer.
• Впевнене володіння Python.
• Впевнені знання SQL.
• Практичний досвід побудови моделей машинного навчання.
• Досвід роботи з великими обсягами даних.
• Англійська на рівні Intermediate або вище.

Буде перевагою

• Досвід роботи у сфері Anti-Fraud, Fraud Detection, FinTech або Banking.
• Практичний досвід побудови fraud scoring моделей.
• Досвід роботи з AWS.
• Знання ETL/DWH.
• Досвід роботи з Kafka.
• Знання BI-інструментів (Power BI, Tableau, Looker, Qlik).

Чому тобі сподобається в нас?

Ми знаємо, що робота - це не лише цікаві задачі, а й комфортне середовище, можливості для розвитку та люди, з якими приємно працювати. Саме тому ми пропонуємо:

• Гнучкість: лише 1 день на місяць в офісі, решта часу - віддалено (готові розглядати повний ремоут). Також ти можеш обрати комфортний графік роботи: 8:00–17:00, 9:00–18:00 або 10:00–19:00.
• Комфортний офіс: сучасний, затишний простір із усім необхідним для продуктивної роботи, смачною кавою, чаєм та смаколиками.
• Work-life balance: 20 робочих днів оплачуваної відпустки, додатковий вихідний і подарунок до Дня народження. Ми також зберігаємо вихідні на Різдво, 1 січня та другий день Великодня.
• Професійний розвиток: підтримуємо навчання, компенсуємо профільні курси за потреби та частково оплачуємо заняття з англійської мови.
• Команда та корпоративна культура: welcome box для новачків, подарунки до свят, "коробочка турботи" з вітамінами та солодощами під час лікарняного, корпоративні заходи, підтримка ЗСУ та соціальних ініціатив. Ми цінуємо відкритість, взаємодопомогу та здорову атмосферу в команді.
• Сучасна техніка: забезпечуємо всім необхідним обладнанням для комфортної та продуктивної роботи.

Ми створюємо рішення, які допомагають банкам запобігати шахрайству та робити фінансові сервіси безпечнішими.

Якщо хочеш працювати над технологічними продуктами, які мають реальний вплив, - будемо раді познайомитися!

ПРО ПОЗИЦІЮ

Вимоги:

• Досвід DS/MLE від 1 року
• Математичний бекграунд: вища математична освіта (КПІ ІПСА, МехМат Шевченко тощо), бажано олімпіадний досвід
• Глибокі знання алгоритмів і структур даних, глибоке розуміння ООП, глибокі теоретичні та практичні знання машинного та глибокого навчання
• Практичний досвід вирішення NLP та Tabular Data ML задач
• Високий рівень володіння Python, включаючи досвід роботи з бібліотеками машинного навчання і володіння принаймні одним із фреймворків глибокого навчання (Tensorflow, Keras, PyTorch)
• Вміння писати чистий, підтримуваний та ефективний код, готовий до production
• Вміння трансформувати бізнес-вимоги у технічні завдання для ML-рішень
• Досвід feature engineering
• Досвід роботи з Git та Docker
• Досвід роботи з базами даних (SQL/NoSQL) для отримання та підготовки даних для моделей

Буде плюсом:

• Досвід вирішення CV завдань
• Досвід успішних виступів на хакатонах/Kaggle
• Досвід роботи з Airflow на рівні запуску та моніторингу завдань
• Розуміння принципів паралелізму в Python та досвід роботи з відповідними бібліотеками

Приклади задач:

• Підвищення точності поточних CV, NLP та інших моделей
• Розробка нових моделей з нуля: від R&D та feature engineering до валідації
• Аналіз великих обсягів даних для пошуку інсайтів та формулювання гіпотез для моделювання

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

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

Ми шукаємо у нашу команду Middle Computer Vision.

Для нас важливо:

• Досвід роботи на аналогічній посаді від 2-х років
• Володіння Python та знання T-SQL
• Практичний досвід роботи з основними фреймворками глибокого навчання, зокрема PyTorch (або TensorFlow), та бібліотеками комп’ютерного зору (OpenCV)
• Розуміння та досвід реалізації сучасних CV-архітектур та задач (Object Detection, Image Segmentation, Image Classification, Vision Transformers, Tracking тощо)
• Наявність експертизи в CUDA/cuDNN: практичний досвід написання та оптимізації коду під GPU, розуміння архітектури пам’яті графічних процесорів для забезпечення максимальної продуктивності
• Досвід роботи з фреймворками для оптимізації та прискорення інференсу моделей (TensorRT, ONNX, OpenVINO)
• Розуміння принципів побудови архітектури систем машинного навчання (ML System Design) та досвід роботи з великими обсягами візуальних даних
• Досвід роботи з хмарними платформами (Azure, AWS або GCP)

• Вміння самостійно проєктувати та доводити ML-рішення до стадії продакшену

   

У нашій команді ти будеш:

• Проєктувати, розробляти та впроваджувати високонавантажені системи комп’ютерного зору (від етапу збору та підготовки даних до деплою)
• Оптимізовувати продуктивність моделей та пайплайнів обробки даних з використанням CUDA для роботи в умовах реального часу (Real-time inference) та мінімізації затримок (low latency)
• Визначати технічний напрямок розвитку CV-проєктів та формувати архітектурне бачення
• Будувати та підтримувати процеси MLOps: автоматизація CI/CD пайплайнів для тренування, тестування та моніторингу CV-моделей у продакшені
• Проводити A/B тестування, оцінку ефективності моделей та їхнє постійне вдосконалення

• Виявляти та мінімізаувати технічні ризики, пов’язані з впровадженням ML-систем

   

Ми пропонуємо:

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

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

   

Чекаємо на твоє резюме!

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

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

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

Ми шукаємо у нашу команду Senior Computer Vision.

Для нас важливо:

• Досвід роботи на аналогічній посаді від 3-х років
• Володіння Python, знання C++ та T-SQL (для оптимізації алгоритмів та підготовки production-ready коду)
• Практичний досвід роботи з основними фреймворками глибокого навчання, зокрема PyTorch (або TensorFlow), та бібліотеками комп’ютерного зору (OpenCV)
• Розуміння та досвід реалізації сучасних CV-архітектур та задач (Object Detection, Image Segmentation, Image Classification, Vision Transformers, Tracking тощо)
• Наявність експертизи в CUDA/cuDNN: практичний досвід написання та оптимізації коду під GPU, розуміння архітектури пам’яті графічних процесорів для забезпечення максимальної продуктивності
• Досвід роботи з фреймворками для оптимізації та прискорення інференсу моделей (TensorRT, ONNX, OpenVINO)
• Розуміння принципів побудови архітектури систем машинного навчання (ML System Design) та досвід роботи з великими обсягами візуальних даних
• Досвід роботи з хмарними платформами (Azure, AWS або GCP)

• Вміння самостійно проєктувати та доводити ML-рішення до стадії продакшену

   

У нашій команді ти будеш:

• Проєктувати, розробляти та впроваджувати високонавантажені системи комп’ютерного зору (від етапу збору та підготовки даних до деплою)
• Оптимізовувати продуктивність моделей та пайплайнів обробки даних з використанням CUDA для роботи в умовах реального часу (Real-time inference) та мінімізації затримок (low latency)
• Визначати технічний напрямок розвитку CV-проєктів та формувати архітектурне бачення
• Будувати та підтримувати процеси MLOps: автоматизація CI/CD пайплайнів для тренування, тестування та моніторингу CV-моделей у продакшені
• Проводити A/B тестування, оцінку ефективності моделей та їхнє постійне вдосконалення
• Займатися менторством Junior/Middle-інженерів, проводити технічні інтерв’ю та Code Review

• Виявляти та мінімізувати технічні ризики, пов’язані з впровадженням ML-систем

   

Ми пропонуємо:

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

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

   

Чекаємо на твоє резюме!

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

Lead Data Scientist (Risk / Scoring)
GiniAnalytics

Ми — амбітна команда GiniAnalytics, яка створює нову платформу банківського обслуговування клієнтів. Зараз ми шукаємо Lead Data Scientist, який не лише будує моделі, а й формує підхід до роботи з даними, впливає на продукт та веде команду до результату.

Локація: Україна (або ±1 година)
Зайнятість: повний робочий день

Можливість бронювання

🔹 Роль

Це позиція рівня лідера, який:

• відповідає за напрямок ризикового скорингу
• приймає архітектурні рішення по моделям
• впливає на бізнес-результат через дані
• розвиває команду Data Science

🔹 Обов’язки

• Побудова та розвиток risk scoring моделей (application та behavioral)
• Визначення стратегії використання ML у продукті
• Архітектура та контроль якості моделей (від ідеї до продакшну)
• Управління процесом feature engineering та вибору моделей
• Постановка задач та менторинг Data Scientists / Analysts
• Взаємодія з бізнесом (product, risk, stakeholders) для досягнення KPI
• Інтеграція моделей у бізнес-процеси та системи
• Побудова системи моніторингу моделей (drift, stability, performance)
• Оптимізація моделей під бізнес-метрики (profit, risk, approval rate)
• Ініціація нових data-driven рішень

🔹 Вимоги

• 3–5+ років у Data Science / Risk Modeling
• Досвід побудови скорингових моделей (обов’язково)
• Сильна експертиза в ML та статистиці
• Практичний досвід з:
  • Python (Pandas, Scikit-learn, XGBoost / LightGBM)
  • SQL
• Розуміння:
  • credit risk / PD / LGD / fraud detection
  • feature engineering для фінансових моделей
• Досвід роботи з продакшн-моделями
• Досвід менторингу або технічного лідерства
• Вміння перекладати дані → у бізнес-рішення

🔹 Буде плюсом

• Досвід у fintech / banking
• Робота з великими датасетами (Big Data)
• Досвід A/B тестування моделей
• Розуміння регуляторних вимог (IFRS, Basel)

🔹 Пропонуємо

• Віддалену роботу в сильній команді
• Вплив на продукт і бізнес-рішення
• Можливість побудувати Data Science напрямок "з нуля"
• Швидке професійне зростання
• Гнучкий графік
• Оплачувані лікарняні

💡 Чому ця роль цікава
Це не просто позиція Data Scientist — це можливість:

• впливати на фінансовий результат продукту
• будувати систему скорингу з нуля
• вирости до Head of Data / Chief Data Officer

 Ми — українська компанія, що швидко масштабується у сфері продажів, закупівель та власного виробництва. Зараз будуємо сильну data-driven культуру та шукаємо Middle Data Analyst, який хоче впливати не просто на звіти, а на реальні бізнес-рішення. Це роль для тих, хто любить працювати з даними глибоко, але бачити результат своєї роботи в бізнес-метриках: продажах, маржинальності, ефективності процесів.
 ⸻ 
Чим ти будеш займатись 
працювати з комерційною аналітикою та ключовими бізнес-метриками; 
будувати та підтримувати дашборди в Power BI; 
аналізувати великі масиви даних і знаходити інсайти для бізнесу; працювати з даними з різних джерел та приводити їх до єдиної логіки;
 допомагати бізнесу приймати рішення на основі цифр, а не інтуїції; брати участь у розвитку аналітичної системи компанії.
 ⸻ 
Що для нас важливо 
Досвід: 2–4+ роки досвіду на позиції Data Analyst / BI Analyst; досвід у рітейлі або e-commerce буде плюсом, але не є обов’язковим.
Технічні навички: впевнений SQL (робота з запитами середньої та високої складності); досвід Power BI (дашборди, базове DAX, робота з моделями даних); Power Query / M або досвід побудови простих ETL-процесів; впевнений Excel як інструмент швидкої аналітики. 
Бізнес-розуміння: розуміння ключових комерційних метрик: продажі, маржа, оборотність, сезонність; цікавість до того, як дані впливають на бізнес-рішення.
 Soft skills: аналітичне мислення і увага до деталей; проактивність (не просто виконувати запит, а ставити питання); вміння пояснювати складні речі простою мовою.
 ⸻
 Що ти отримаєш 
Роль з впливом — твої висновки будуть використовуватись у бізнес-рішеннях; 
Сильний практичний досвід у комерційній аналітиці та Power BI; Конкурентну зарплату відповідно до Middle рівня та стабільні виплати; 
24 дні відпустки + лікарняні; Навчання та розвиток (курси, англійська); 
Живу команду без зайвої бюрократії та з швидкими рішеннями; Корпоративне життя: спорт, неформальні зустрічі, комфортна атмосфера.

Frontline Robotics — українська defence tech компанія, що займається розробкою та виробництвом роботизованих систем для Сил безпеки та оборони України.

Наша місія — створити інтегровану роботизовану екосистему для наступу й оборони.

Ми сформували досвідчену та злагоджену команду та шукаємо Computer Vision Engineer.
Ми щиро вдячні ветеранам і ветеранкам за службу та активно розглядаємо ваші відгуки на вакансії.

Для нас важливо:

• 3+ роки досвіду в Computer Vision / Machine Learning.
• Сильний практичний досвід роботи з Python, бажано також C++.
• Практичний досвід з PyTorch.
• Досвід роботи з CV-задачами: детекція, трекінг, сегментація.
• Розуміння принципів роботи сучасних детекторів, зокрема transformer-based моделей.
• Досвід оптимізації моделей під embedded / edge-пристрої, зокрема Jetson.
• Розуміння обмежень real-time систем: latency, FPS, пам’ять, продуктивність.
• Досвід роботи з Linux, Git, Docker.
• Вміння самостійно досліджувати проблему, тестувати гіпотези й доводити рішення до результату.

Буде плюсом:

• Досвід роботи з RF-DETR або подібними моделями.
• Досвід оптимізації inference на Jetson.
• Знання OpenCV та low-level CV-алгоритмів.
• Досвід з ONNX, TensorRT, OpenVINO або подібними інструментами.
• Досвід із real-time video processing.
• Розуміння особливостей роботи CV-систем у складних або динамічних середовищах.
   

Над чим ви будете працювати:

• Розвивати та вдосконалювати CV/ML-моделі для детекції, трекінгу та пріоритизації цілей у реальному часі.
• Працювати з уже наявними RF-DETR, YOLO моделями, покращувати їхню точність, стабільність і швидкодію.
• Оптимізувати inference і пайплайни під Jetson та інші embedded-платформи.
• Досліджувати та впроваджувати покращення в алгоритмах трекінгу, у тому числі для складних і нестабільних сценаріїв.
• Підбирати, тестувати та адаптувати моделі під обмеження по latency, FPS, пам’яті та енергоспоживанню.
• Співпрацювати з embedded-інженерами для інтеграції CV/ML-компонентів у відеопайплайни.
• Аналізувати помилки моделі, проводити експерименти та пропонувати технічні рішення для підвищення якості системи.
   

Що ми пропонуємо:

• Офіційне працевлаштування та бронювання.
• 24 календарні дні щорічної відпустки та оплачувані лікарняні;
• Додаткова відпустка 14 днів для ветеранів.
• Графік роботи 9:00–18:00 або 10:00–19:00.
• Можливість поєднувати роботу з дому та в офісі.
• Офіс біля метро (правий берег Києва).
• Своєчасна виплата заробітної плати.
• Простір для навчання та професійного розвитку;
• Роботу над складними інженерними задачами та реальними роботизованими системами.
• Прямий фідбек від користувачів із передової для вдосконалення продукту;
• Роботу в драйвовій команді та відкриту робочу культуру.
• Реальний внесок у оборону України.
   

Frontline Robotics — це місце, де інженери будують роботизовану лінію фронту разом із сильною командою.

Надсилайте резюме — і приєднуйтесь до команди!

Ми шукаємо Machine Learning Engineer, який приєднається до нашої команди. У цій ролі ти працюватимеш із сучасними Generative AI технологіями, agentic frameworks та machine learning моделями для створення інтелектуальних рішень, орієнтованих на співпрацю. Позиція є повністю віддаленою, що забезпечує гнучкість та можливість працювати з глобальними командами.

Ми в Sigma Software цінуємо інновації, engineering excellence та постійний розвиток. Це чудова можливість працювати над передовими AI-ініціативами, впливати на розвиток продукту та професійно зростати разом із досвідченими спеціалістами у відкритому й дружньому середовищі.

Обовʼязки

• Розробляти та інтегрувати ML, NLP і Generative AI моделі
• Створювати та оптимізувати agentic workflows з використанням LangChain, LangGraph або подібних frameworks
• Розробляти рішення на базі LLM із використанням сучасних Generative AI technologies
• Створювати прототипи внутрішніх інструментів та інтерфейсів за допомогою Streamlit або Gradio
• Співпрацювати з engineering та product командами для реалізації AI-driven features
• Керувати development та runtime environments за допомогою Docker
• Підтримувати чистий та масштабований код, використовуючи Git-based workflows
• Працювати зі структурованими даними та аналізувати їх за допомогою SQL
• Брати участь у deployment моделей та операційній підтримці у cloud environment (переважно Azure)

Вимоги

• 3+ роки комерційного досвіду в software engineering або AI/ML development
• Впевнене володіння Python
• Практичний досвід роботи з Generative AI applications та Large Language Models
• Досвід роботи з agentic AI frameworks, такими як LangChain або LangGraph
• Ґрунтовне розуміння основ machine learning та NLP
• Досвід роботи з ML frameworks, зокрема PyTorch або TensorFlow
• Знання Streamlit, Gradio або подібних інструментів для прототипування
• Практичний досвід роботи з Git, Docker та cloud platforms
• Хороші знання SQL
• Розуміння best practices software engineering та процесів оцінки задач
• Рівень англійської — Upper-Intermediate

Буде плюсом

• Досвід роботи з додатковими agentic AI або LLM orchestration frameworks
• Досвід створення Retrieval-Augmented Generation рішень
• Досвід роботи з MLOps practices та deployment моделей
• Впевнена робота в Linux terminal environments

Персональний профіль

• Сильні аналітичні навички та навички вирішення проблем
• Вміння працювати самостійно та проактивно
• Відмінні комунікаційні навички та навички співпраці
• Захоплення інноваціями та сучасними AI technologies
• Орієнтація на якість коду та постійне вдосконалення

___________________________________________________________________________________

We are looking for a Machine Learning Engineer to join our team.

In this role, you will work with modern Generative AI technologies, agentic frameworks, and machine learning models to create smart, collaborative solutions. The position is fully remote, offering flexibility and opportunities to work with global teams.

We at Sigma Software value innovation, engineering excellence, and continuous learning. This is a great opportunity to work on cutting-edge AI initiatives, influence product direction, and grow together with experienced professionals in an open and supportive environment.

Responsibilities

• Develop and integrate ML, NLP, and Generative AI models
• Build and optimize agentic workflows using LangChain, LangGraph, or similar frameworks
• Develop LLM-powered solutions using modern Generative AI technologies
• Prototype internal tools and interfaces with Streamlit or Gradio
• Collaborate with engineering and product teams to deliver AI-driven features
• Manage development and runtime environments with Docker
• Maintain clean and scalable code using Git-based workflows
• Query and analyze structured data using SQL
• Contribute to model deployment and operations in a cloud environment (primarily Azure)

Requirements

• 3+ years of commercial experience in software engineering or AI/ML development
• Strong proficiency in Python
• Hands-on experience with Generative AI applications and Large Language Models
• Experience with agentic AI frameworks such as LangChain or LangGraph
• Solid understanding of machine learning and NLP fundamentals
• Experience with ML frameworks including PyTorch or TensorFlow
• Familiarity with Streamlit, Gradio, or similar prototyping tools
• Practical experience with Git, Docker, and cloud platforms
• Good knowledge of SQL
• Understanding of software engineering best practices and estimation processes
• Upper-Intermediate level of English

Will be a plus

• Experience with additional agentic AI or LLM orchestration frameworks
• Experience building Retrieval-Augmented Generation solutions
• Experience with MLOps practices and model deployment
• Confidence working in Linux terminal environments

Personal Profile

• Strong analytical and problem-solving skills
• Ability to work independently and proactively
• Excellent communication and collaboration skills
• Passion for innovation and modern AI technologies
• Focus on code quality and continuous improvement