Jobs Data Science

Ми будуємо рівень виробничих даних з нуля та у великих масштабах — від подій обладнання й операторів до єдиних показників, яким довіряє бізнес.

Шукаємо людину, яка відповідатиме за архітектуру та розвиток виробничої data-платформи і сформує єдині стандарти роботи з виробничими даними.
 

Основні задачі:
 

• Побудова та розвиток UNS (Unified Namespace) — єдиного простору для обміну виробничими подіями в real-time.
• Розробка MIM (Manufacturing Information Model) — канонічної моделі для опису виробничих майданчиків, ліній, робочих центрів, матеріалів, замовлень та операцій.
• Формування єдиних правил та визначень для виробничих даних і ключових метрик, зокрема OEE.
• Проєктування та розвиток архітектури для роботи з великими обсягами time-series та event-stream даних.
• Визначення стандартів event contracts: versioning, backward compatibility, late та duplicate events.
• Технічне лідерство команди та взаємодія з виробничими й бізнес-стейкхолдерами.
• Захист прийнятих архітектурних і data-рішень та забезпечення єдиного підходу між різними майданчиками й системами.
   

Що для нас важливо:
 

• 6+ років досвіду роботи з даними.
• 3+ роки досвіду управління або технічного лідерства інженерної команди.
• Досвід ownership data-платформи та відповідальності за власні архітектурні рішення.
• Практичний досвід із time-series data або event streaming.
• Досвід побудови канонічної data model або semantic layer.
• Хороше розуміння event-driven architecture та data contracts.
• Глибокі знання PostgreSQL.
• Досвід із TimescaleDB або аналогічними рішеннями.
• Досвід роботи з Kafka на рівні consumer.
• Здатність аргументовано відстоювати технічні рішення перед senior-стейкхолдерами.
• Українська та англійська на робочому рівні.

Ми шукаємо Manufacturing Data Architect / Solution Architect, який допоможе побудувати єдину архітектуру виробничих даних та стандартизувати взаємодію між виробничими системами.

Це роль для спеціаліста, який зможе сформувати цілісну модель роботи з виробничими даними — від подій та обладнання на рівні shop floor до систем планування, аналітики та управління бізнесом.
 

Основні задачі:
 

• Проєктування та розвиток архітектури виробничих даних і принципів взаємодії між MES, ERP, обладнанням та іншими виробничими системами.
• Побудова та розвиток Unified Namespace (UNS) як єдиного середовища обміну виробничими подіями та даними в реальному часі.
• Формування Manufacturing Information Model (MIM) — єдиної моделі опису підприємств, виробничих ліній, робочих центрів, матеріалів, замовлень та операцій.
• Визначення стандартів, контрактів даних та правил інтеграції для виробничих систем.
• Робота з бізнесом, виробництвом, IT, Data та Engineering командами для узгодження єдиних принципів роботи з даними.
• Прийняття та захист архітектурних рішень, контроль їх послідовного впровадження в різних системах та проєктах.
• Забезпечення якості, цілісності та масштабованості виробничої інформаційної моделі.
   

Що для нас важливо:
 

• Досвід проєктування архітектури даних або інтеграційних рішень у виробничому середовищі.
• Розуміння архітектури та принципів роботи MES, ERP, SCADA / IIoT та shop-floor систем.
• Практичне розуміння integration та event-driven підходів, API, messaging та real-time data flows.
• Досвід роботи з моделями виробничих даних, master/reference data або стандартизацією даних між системами.
• Системне мислення та здатність працювати не з окремою інтеграцією, а з архітектурою на рівні всієї компанії.
• Сильні комунікаційні навички та здатність аргументувати архітектурні рішення перед технічними та бізнес-командами.
   

Буде перевагою:
 

• Досвід побудови або розвитку Unified Namespace.
• Знання ISA-95 / IEC 62264 та підходів до моделювання виробничої структури.
• Досвід масштабних MES / Industry 4.0 / Smart Manufacturing трансформацій.
• Робота з кількома виробничими майданчиками або складною виробничою інфраструктурою.

Responsibilities
 

• Підтримка data catalog / data dictionary — опис структури, значення, власників і джерел даних.
• Моніторинг якості даних (data quality checks): дублікати, пропущені значення, невідповідності форматів.
• Участь у створенні та оновленні data governance політик і стандартів.
• Аналіз джерел даних та визначення master data / golden records.
• Контроль процесів data lineage — відстеження походження і трансформацій даних.
• Документування змін у моделях даних, бізнес-правил і мапінгів.
• Валідація нових джерел даних перед інтеграцією в Data Warehouse / Lake.
• Участь у процесах dataissuemanagement — створення, пріоритизація, ескалація, моніторинг вирішення.
• Досвід роботи з базами даних (SQL, BigQuery, Snowflake, тощо).
• Розуміння концепцій data governance, data quality, metadata management.
• Знання структури корпоративних даних (master data, transactional data, reference data).
• Досвід роботи з системами Управління майстер даними/ Master Data Management (Tibco, IBM Data Catalog, SAP MDG, Pimcore, Ataccama, тощо).
• Досвід роботи з системами Планування ресурсів підприємства/ Enterprise Resource Planning  — буде плюсом.
• Досвід інтеграції даних з різних джерел та систем з метою забезпечення безперебійного обміну даними між інформаційними системами.
• Вміння працювати з BI-інструментами (Power BI, Tableau, Looker) на рівні перевірки даних.
• Навички ведення документації та систематизації інформації (Confluence, Notion, тощо).
• Аналітичне мислення, уважність до деталей, комунікабельність.алей, комунікабельність.

R&D Miltech компанія з активним масштабуванням шукає Computer Vision Engineer для роботи в Києві або Львові.
 

Компанія розробляє рішення для FPV, які вже пройшли перевірку реальними бойовими умовами, а обсяги виробництва вимірюються сотнями тисяч виробів. Команда закриває повний цикл розробки — від концепту та прототипу до випробувань і серійного виробництва.
 

Основна задача:
Розробляти та вдосконалювати алгоритми візуального зіставлення карт у GNSS-denied середовищах для FPV.

Це позиція для інженера, якому цікаві задачі на стику Computer Vision, SLAM та візуальної навігації, а не лише робота з готовими моделями.
 

Що важливо для компанії:
• досвід роботи з Computer Vision,
• практичний досвід із SLAM або Visual Navigation,
• готовність працювати із задачами візуального зіставлення карт.
 

Компанія пропонує:
• роботу в офісі в Києві або Львові,
• гнучкий час початку робочого дня,
• бронювання з перших днів, у тому числі для кандидатів із порушеннями військового обліку,
• медичне страхування,
• релокаційний пакет у разі переїзду,
• робочу техніку,
• парковку,
• 24 календарні дні відпустки,
• оплачувані лікарняні,
• компенсацію професійного навчання.

Ми — продуктовий iGaming-стартап із власним маркетингом і ресурсами для розвитку та масштабування продукту.

Ми не працюємо за шаблонами: тестуємо гіпотези, дивимося на результат, швидко змінюємо підхід і масштабуємо те, що працює.

Ми працюємо як стартап, але мислимо як бізнес. Наш продукт ще молодий, тому в ньому багато простору для тестів, змін і нових рішень. Ми швидко реагуємо на ринок, самостійно приймаємо рішення та будуємо процеси в міру зростання продукту.
Водночас ми вже маємо продукт, ресурси та результат — ми не починаємо з нуля, а розвиваємо й масштабуємо. 

Ми шукаємо першого аналітика в команду — людину, яка допоможе перетворювати дані на конкретні рішення.

🔶 Чим ти займатимешся:

• Аналізуватимеш продуктові дані та поведінку гравців, знаходитимеш тренди, закономірності та точки росту.
• Створюватимеш і підтримуватимеш дашборди в Tableau та ключові продуктові метрики.
• Проводитимеш ad-hoc аналіз даних за допомогою AWS Athena.
• Досліджуватимеш проблеми з даними та продуктом, використовуючи події з Kafka.
• Проводитимеш predictive analytics, сегментацію користувачів, churn- та LTV-аналіз.
• Формуватимеш рекомендації та підтримуватимеш продуктові й бізнес-рішення на основі даних.

🔶 Що очікуємо від тебе:

• 2+ роки досвіду у Data Analytics, Product Analytics або Data Science в iGaming.
• Впевнене володіння SQL та досвід роботи з AWS Athena.
• Досвід роботи з Tableau або Power BI: побудова дашбордів, KPI та візуалізація даних.
• Навички роботи з Kafka/RabbitMQ та event-based даними.
• Досвід у predictive analytics, сегментації користувачів, churn та LTV-аналізі.
• Уміння трансформувати бізнес-запити у зрозумілі аналітичні висновки та actionable insights.

🔶 Що ми пропонуємо:

• Працюй remote або у гібридному форматі.
• Офіс у центрі Києва, поруч із метро.
• Компенсація, прив’язана до USD.
• 18 днів оплачуваної відпустки та 10 оплачуваних лікарняних.
• Простір для власних ініціатив.

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 Senior/Lead Data Scientist в напрямок Marketing Analytics.
 

Ти будуватимеш прогнозні моделі, що безпосередньо впливають на рішення про маркетингові інвестиції, монетизацію та розвиток маркетплейсу. Маркетинг — це двигун нашого бізнесу, а точність прогнозів — ядро того, як ми приймаємо рішення на мільйони доларів. Твій вплив буде прямим: від якості моделей залежатиме, скільки ми заробляємо і від яких ризиків захищені.

У команді ти матимеш можливість попрацювати з маркетинговими аналітиками, Data Engineers та Data Analysts, а також з продуктовими менеджерами і стейкхолдерами з маркетингу, пейментів і продукту — залежно від задачі.
 

Які виклики тебе чекають?

• Існуючі прогнозні моделі вже приносять результат — і є простір зробити їх ще точнішими та архітектурно сильнішими
• Перед тобою кілька складних задач одночасно: від fraud-detection до матчингу користувачів і експертів — і кожна з них має прямий бізнес-вплив
• Інфраструктура даних не завжди буде ідеальною стартовою точкою — і це частина задачі, а не перешкода
   

Твій вплив:

• У вдосконаленні прогнозних моделей, від яких залежить точність маркетингових рішень
• У побудові fraud-detection системи, що мінімізує фінансові та юридичні ризики компанії
• У створенні моделі матчингу користувачів і експертів на маркетплейсі
• У покращенні MLOps-процесів, які дозволять командам працювати швидше й надійніше
• У розблокуванні нових напрямків там, де раніше не було достатньо аналітичної підтримки
   

Що для нас важливо?

• Ти маєш 4+ роки досвіду в Data Science / ML з фокусом на прогнозні моделі та реальний бізнес-імпакт
• Впевнено працюєш з Python, SQL, Time Series Forecasting, Gradient Boosting моделями, Feature Engineering
• Знаєш MLOps на практиці: AirFlow, Docker, CI/CD, Real-time scoring, Anomaly detection
• Ти не чекаєш ідеальних умов — ти розбираєшся, декомпозуєш задачу і рухаєшся, навіть коли даних бракує або архітектура не ідеальна
• Вмієш вести складні проєкти зі стейкхолдерами з різних доменів, ставити правильні запитання і не загубити результат між командами
• Ти береш задачу від формулювання до продакшену — і відповідаєш за результат, а не лише за модель
• Ти впізнаєш себе в цінностях OBRIO — GREAT
• AI — вже частина того, як ти працюєш. У нас працюють з Claude · Cursor · CodeRabbit · OpenRouter · AWS Bedrock · NotebookLM · N8N · Gemini · OpenAI · HeyGen · Arcads · Krea · Runway · Kling · ElevenLabs
   

Буде плюсом:

• Досвід у gambling, iGaming або мобільних іграх — там добре розуміють асиметричність користувачів і цінність «китів»
• Робота з whale-моделями: вміння швидко визначати, які користувачі принесуть найбільшу цінність
• Досвід з прогнозами LTV
   

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 наша hiring journey?

Інтро-кол з TA Specialist → Інтерв’ю з менеджером → Оцінка навичок → Бар-рейзинг → Job Offer
 

У тестових завданнях є блок на використання AI — при оцінці ми спираємось на 4D Framework від Anthropic. Для нас важливе критичне й усвідомлене використання AI-інструментів.

Do Big. Be Great.

About the Role
We are seeking an AI & Data Science Consultant to drive the discovery, strategy, and end-to-end delivery of advanced AI initiatives for EPAM’s global clients. This role is a unique hybrid, blending strategic business consulting with deep practical engineering. You will collaborate directly with client executives and EPAM’s delivery teams to transform complex business challenges into scalable, production-ready AI, Machine Learning, and Agentic solutions.
 

Key Responsibilities

• Consult & Strategize: Lead client-facing discovery sessions and workshops to identify high-value AI opportunities, define MVP scopes, and map out strategic delivery roadmaps.
• Design & Architect: Shape scalable AI products incorporating Generative AI, RAG, multi-agent frameworks, semantic layers, and advanced analytics.
• Bridge the Collaboration: Serve as the central link connecting business stakeholders, data scientists, ML engineers, DevOps, and product teams.
• Drive Delivery & MLOps: Apply a strong engineering mindset to ensure solutions are secure, production-ready, and smoothly integrated into cloud infrastructures.
• Support Business Growth: Partner on pre-sales activities, solution estimation, and proposal development while contributing to EPAM’s internal AI and MLOps offerings.
   

Requirements

• Professional Experience: 3+ years of hands-on experience in Data Science, ML, or Applied AI, with a proven track record of bringing models from concept to production.
• Consulting & Communication: Strong active listening, presentation, and storytelling skills; ability to confidently translate complex AI concepts for C-level stakeholders.
• AI & Agentic Tech Stack: Experience with RAG, LLM applications, multi-agent orchestration, and tools like LangChain, LangGraph, CrewAI, LlamaIndex, or Vector DBs.
• Data & Architecture: Understanding of Semantic Layers, metadata, knowledge graphs, and data platforms (such as Databricks or Snowflake).
• Engineering & MLOps: Familiarity with the production model lifecycle, MLOps/LLMOps pipelines, and cloud platform integrations.
   

Nice to Have

• Experience mentoring cross-functional AI teams or driving enterprise-scale GenAI adoption.
• Practical knowledge of cloud infrastructure and DevOps tooling.
• Insights into AI governance and ethical AI frameworks.

Необхідний досвід з навичками

Стабільна FinTech компанія з перспективними планами розвитку та зростання у пошуку Head of Data Science / Head of Credit Risk Analytics.

Продукт — онлайн-сервіс для кредитування, який продовжує доопрацьовуватись новими фічами.

Роль відповідає за побудову, розвиток та ефективність системи прийняття кредитних рішень, скорингових моделей і операційне управління кредитним ризиком. Забезпечує якість кредитного портфеля через розвиток моделей, аналітики та автоматизацію процесів прийняття рішень.

Обов'язки:

• Побудова, розвиток та підтримка автоматизованої системи прийняття кредитних рішень (Decision Engine);
• Розробка, імплементація, моніторинг та оптимізація скорингових моделей із використанням Machine Learning;
• Розробка, тестування та оптимізація Risk Rules, cut-off та лімітних політик;
• Аналіз кредитного портфеля, рівня дефолтів, ефективності скорингових моделей та ключових ризик-показників;
• Проведення Champion/Challenger та A/B тестування для оцінки ефективності моделей;
• Розробка та автоматизація аналітичної звітності для моніторингу кредитного ризику;
• Управління якістю даних та розвиток Data Warehouse;
• Інтеграція, оцінка та моніторинг ефективності зовнішніх джерел даних;
• Постановка технічних завдань команді розробки, тестування та контроль впровадження змін;
• Формування рекомендацій щодо оптимізації кредитної політики, підвищення якості портфеля та покращення бізнес-результатів;

• Взаємодія з Chief Risk Officer щодо впровадження затверджених ризик-політик у систему прийняття кредитних рішень.

   

Вимоги:

Обов'язкові:

• Досвід побудови та розвитку скорингових моделей;
• Досвід роботи у fintech, МФО або банківському секторі;
• Впевнене володіння Python;
• SQL (PostgreSQL, MS SQL);
• Практичний досвід використання Machine Learning;
• Досвід аналізу кредитного портфеля та управління кредитним ризиком;
• Знання статистики та методів аналізу даних;
• Досвід роботи з Decision Engine;
• Досвід розробки та підтримки Risk Rules;

• Досвід побудови аналітичної звітності та роботи з великими масивами даних.

   

Буде перевагою:

• Deep Learning;
• Excel Advanced;
• Power BI або Tableau;
• MLOps;
• Досвід роботи з альтернативними джерелами даних та antifraud-рішеннями.

Досвід роботи в мікрокредитній установі або банку – конкурентна перевага.

ПриватБанк- 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 Data Scientist (Business Analytics) який прагне працювати в динамічному середовищі та розділяє цінності взаємної довіри, відкритості та ініціативності та має бажання працювати з Computer Vision.

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

Основні обов’язки:

- Побудова математичних і статистичних моделей із використанням Low-code/No-code AI/ML платформ, інструментів аналітики та технологій Business Intelligence (BI)
- Повний супровід проєкту: збір вимог, підготовка та обробка даних, тестування моделей і графічна інтерпретація результатів
- Проведення А/Б тестувань з оцінкою статистичних метрик для аналізу ефективності активностей із бізнес-клієнтами Банку
- Перевірка гіпотез із застосуванням статистичних методів і ML-моделей для дослідження патернів поведінки та життєвого циклу клієнтів (LTV, Churn тощо)
- Сегментація та кластеризація клієнтської бази для підвищення економічної ефективності діючих програм і оптимізації комунікацій із бізнес-клієнтами
- Пошук та аналіз аномалій у поведінкових патернах і транзакційних даних для виявлення ризиків чи нестандартної клієнтської активності
- Ініціювання та реалізація нових проєктів із розробки моделей і аналітичних досліджень для впровадження передових практик та вдосконалення існуючих бізнес-процесів

Основні вимоги:

- Вища освіта (Економічна кібернетика, Інформаційні технології, Математична статистика, Математика)

- 1 + роки досвіду роботи за фахом у банківській або ІТ галузі (має перевагу область Data Science)

- Практичний досвід в побудові комерційних моделей, проведенні клієнтського та продуктового аналізу.

- Досвід використання BI інструментів

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

- Дружній професійний колектив та сильну команду

We are looking for a Quantitative Analyst to become the mathematical backbone of our Trading Core and Risk Tech squads. In a high-frequency trading environment processing billions in volume, success is defined by precision. 

In this role, you will design, backtest, and optimize the core mathematical models that drive our pricing engines, automated market-making algorithms, risk management frameworks (A/B/C-book optimization), and liquidation mechanics. You will sit at the intersection of advanced mathematics, data science, and high-performance software engineering, working directly with Core Product Managers and engineering teams to turn complex financial data into proprietary algorithmic advantages.

Responsibilities

• Research, design, and prototype quantitative models for pricing, risk management, and market making
• Build and maintain robust backtesting frameworks to validate the performance and safety of models before production deployment
• Write clear, comprehensive mathematical and algorithmic specifications for Backend Engineers (Trading Core squads)
• Cross functional with the R&D and Trading Ops teams
• Conduct post-incident deep dives (e.g., after major market gaps or liquidations) to identify algorithm performance gaps and optimize them

Requirements

• 4+ years of experience as a Quantitative Analyst / Researcher or Data Science
• Exceptional knowledge of probability theory, stochastic calculus, time-series analysis, and financial mathematics
• Advanced proficiency in Python (NumPy, Pandas, SciPy, SK-Learn, Statsmodels) for data analysis, modeling, and backtesting
• Experience with Machine Learning
• Deep understanding of market microstructure, order book dynamics, risk metrics (VaR, Expected Shortfall), and margin/liquidation mechanisms
• SQL skills and experience working with large-scale historical market data (tick data, order logs)
• Strong logical thinking, initiative, and well-developed communication skills

Will be a plus

• Experience in CFD, Crypto CEX, Prop Trading Firm, or Hedge Fund
• Degree (MSc or PhD preferred) in a highly quantitative field: Mathematics, Physics, Quantitative Finance, Statistics, or Computer Science
• Understanding of Asset pricing models (e.g., Black-Scholes, local volatility models, Greeks management)
• Knowledge of the MetaTrader platforms (MT4/MT5)
• Experience with AI (Claude.io, Copilot, Codex)

We offer

• 20 paid vacation days per year
• 10 paid sick leave days per year
• Public holidays as per the company’s approved Public holiday list
• Medical insurance
• Opportunity to work remotely
• Professional education budget
• Language learning budget
• Wellness budget (gym membership, sports gear and related expenses)

Who We Are

At Bennett Data Science, we've been pioneering the use of predictive analytics and data science for over a decade for some of the biggest brands and retailers. We're at the top of our field because we focus on delivering actionable AI for our clients. Our deep experience and product-first attitude set us apart from other groups and gets us the business results our clients want.

Why You Should Work With Us

You'll be exposed to a wide range of clients who are at the cutting edge of innovation in their field and get to work on fascinating problems, supporting real products, with real data. We help lots of companies, from some of the largest companies in the world to small startups in Silicon Valley who are building the next big thing.

Expert Mentorship: Direct guidance from senior staff with 20+ years of applied ML experience

Competitive Compensation: Market-rate pay with performance upside

Fully Remote: Work from any location of your choice, on a flexible schedule

The Role:
We are seeking a Senior Data Scientist to support the design, development, validation, and productionization of an advanced forecasting solution. This is a hands-on role requiring strong statistical judgment, practical modeling experience, and the ability to translate analytical findings into clear recommendations.

The successful candidate will work closely with data science, data engineering, and business stakeholders throughout the full modeling lifecycle, from exploratory analysis and model development to deployment, documentation, and handoff.

Key Responsibilities

• Develop, evaluate, and improve forecasting models using Python.
• Establish appropriate baselines and compare alternative modeling approaches.
• Design rigorous time-based backtesting and model-validation frameworks.
• Develop methods for handling limited historical data, changing patterns, and structural shifts.
• Produce prediction intervals and other measures of forecast uncertainty.
• Identify, test, and monitor potential forecast drivers.
• Develop configurable scenario-planning and sensitivity-analysis capabilities.
• Create model diagnostics and early-warning indicators.
• Write modular, tested, maintainable, and well-documented code.
• Collaborate with data engineering on production pipelines, model tracking, and automated forecast runs.
• Explain model results, assumptions, limitations, and changes to technical and non-technical stakeholders.
• Support technical documentation, knowledge transfer, and final solution handoff.
  
  Required Qualifications
• Five or more years of professional experience in data science, applied statistics, econometrics, forecasting, or a related field.
• Strong practical experience developing forecasting or predictive-modeling solutions.
• Advanced Python and SQL skills.
• Strong knowledge of regression, time-series methods, feature engineering, residual analysis, and uncertainty estimation.
• Experience designing rolling or time-based backtests and preventing data leakage.
• Ability to distinguish meaningful predictive signals from unstable or spurious correlations.
• Experience developing production-quality analytical code using version control and standard software-development practices.
• Strong analytical communication and stakeholder-management skills.

• Ability to work independently and deliver within a defined project timeline.
   

  Preferred Qualifications

• Experience developing scenario-planning or decision-support tools.
• Experience working with small historical samples or significant changes in underlying data patterns.
• Familiarity with Microsoft Fabric, Azure, MLflow, or comparable cloud-based analytics platforms.
• Experience productionizing forecasting models and implementing ongoing performance monitoring.
• Experience presenting analytical findings to Finance or senior leadership.

In Competera, we are building a place where optimal pricing decisions can be made easily. We believe that AI technologies will soon drive all challenging decisions and are capable of helping humans be better. We are now looking for a Strong Middle Data Scientist to play a key role in reshaping the way we provide our solutions.

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

• Analyze retail data to find patterns and derive insights for data-aware pricing strategies.
• Maintain, tune and improve existing models, investigate model performance issues and identify their root causes.
• Design and validate (proof-of-concept) POC for new modeling approaches, challenging existing assumptions when needed.
• Own complex SnD Data science solution implementation for new clients end-to-end: validate business requirements and data, map requirements to existing tools and functionalities, develop and evaluate models and bring the solution into production.
• Research, prototype and evaluate modelling approaches for new domains and challenging cases such as sparse demand, promotions and changing sales patterns.
• Collaborate with Data Scientists, Engineers, Product/Project Managers and domain experts to improve and bring to production new approaches of demand modeling.

You have:

• 3+ years of commercial experience in Data Science/Machine Learning or related field.
• Solid mathematical background preferably in Computer Science, Mathematics, Statistics or another quantitative field.
• Strong knowledge of statistics, classical machine learning, deep learning methods and commonly used forecasting approaches.
• Practical experience with time series forecasting methodologies.
• Proficiency in scientific Python toolkit including NumPy, pandas, scikit-learn, gradient-boosting frameworks such as CatBoost/LightGBM and either Keras/TensorFlow or PyTorch.
• Experience with statistical hypothesis testing and experimental design, including A/B testing.
• Advanced SQL skills for data manipulation and extraction.
• Strong Python skills and experience writing clean, modular, maintainable code for prototyping and performing experiments.
• English sufficient for technical discussions, documentation, and collaboration in international environment (Upper-intermediate and higher level).

Desirable requirements:

• Experience in retail, e-commerce, pricing, revenue management or marketplaces.
• Experience working with large datasets and distributed processing tools such as. Pyspark/Spark/Databricks.

​Soft skills:

• Analytical mindset and critical thinking to solve complex problems.
• Strong ownership: you take responsibility for problems end-to-end, proactively drive them forward and stay accountable for the quality and impact of the final solution
• Agile approach, with the ability to experiment and test hypotheses in a dynamic business environment.
• Business-oriented thinking, capable of translating complex models into clear business insights.
• Curiosity and a drive for continuous learning in the data domain.
• Strong team player, able to collaborate across cross-functional teams.

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.
• We reimburse the cost of coworking.

Drive innovations with us. Be a Competerian.

In Competera, we are building a place where optimal pricing decisions can be made easily. We believe that AI technologies will soon drive all challenging decisions and are capable of helping humans be better.

We are now looking for a hands-on Leader who can bridge the gap between advanced research and real-world product delivery. You will be the technical anchor for two streams: S&D (Service & Delivery), ensuring our clients get robust, profitable pricing recommendations, and R&D (Research & Development), guiding the strategy for next-gen algorithms.

What you will do

• Have clear vision and own the strategy of Data Science in the organization.
• Shape the technical roadmap based on business needs, team capacity, and long-term strategy.
• Gradually scale data science function with company growth. 
• Define the hiring profile, lead and mentor a cross-functional team of Data Scientists, and cultivate a high-performing R&D culture focused on scientific rigor and measurable business impact.
• Manage resources across both Delivery (S&D) and Research (R&D) squads.
• Act as the main bridge between R&D and S&D: translate business requirements into research tasks, and help the team adapt complex prototypes into stable, production-ready solutions.
• Architect client solutions by selecting the right models and assortment strategies to solve specific business problems using our existing stack.
• Serve as the quality gatekeeper for the team, conducting code reviews, verifying A/B test designs, and ensuring the team hits their Definition of Done (DoD).
• Drive key DS metrics such as research-to-production time, experiment velocity, and the overall quality of price recommendations.
• Communicate clearly with product managers, engineers, and occasionally clients to explain DS trade-offs, present results, and align on next steps.
• Confidently represent the company's technological expertise to investors and partners. You will clearly articulate the Data Science strategy, the core algorithms' defensibility, and the technical roadmap during high-stakes due diligence processes.
• Engage directly with customers' Data Science and Analytics teams (including PhD-level experts). You must be able to confidently explain our methodology, model assumptions, performance results, and address their most technical questions, serving as a critical differentiator during sales and pilot phases.
• Present complex model results, performance metrics, and strategic trade-offs to key stakeholders in a clear, concise, and business-focused manner.
• Support the sales and pre-sales process by building compelling technical narratives that demonstrate our value proposition and deep expertise in the pricing domain.
• Stay hands-on: dive into code and architecture when needed - whether it's designing a new experiment, fixing a critical issue in the delivery pipeline, or prototyping a new idea.

What you have

• 5+ years of experience in Data Science or a related field with a focus on delivering value to production.
• Strong Python and SQL skills, capable of writing modular and readable code for experiments and prototypes.
• Familiarity Databricks data platform and Apache Spark.
• General familiarity with Data Mesh approach and ability to leverage its best practices in collaboration with data engineers.
• Solid mathematical background, preferably in a Computer Science-related field.
• Proficiency in the scientific Python toolkit, including NumPy, pandas, scikit-learn, and either Keras/TensorFlow or PyTorch.
• Deep understanding of statistical testing methodologies, specifically A/B testing design.
• Familiarity with Time Series Forecasting approaches.
• At least 3 years of experience working with tabular and mixed (multimodal) data.
• Expertise in Causal Inference and background in Ecommerce/Retail are strong pluses.
• Upper-intermediate or higher level of English and strong public speaking skills.

Soft skills 

• You care not only about how the model works mathematically but what value it brings to the user and the business.
• Able to translate complex technical concepts into simple business language for stakeholders.
• Able to professionally and clearly communicate with PhD scientists on customer side during the sales process, pilot and rollout.
• Able to own data requirements and build efficient processes to support integration and data engineering with outlining data integration and validation requirements.
• Ready to experiment, pivot, and make data-driven decisions in a dynamic business environment.
• Proactively contribute ideas to the Product Backlog with ideas based on technical knowledge and capabilities.
• Be able to think outside of the box and find simple and elegant solutions to complex problems, including technical, product and processes-related ones.
• Curiosity and a drive to continuously learn within the domain.
• Have a truly entrepreneurial mindset.

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.
• We reimburse the cost of coworking.

Drive innovations with us. Be a Competerian.