Jobs

DataRoot Labs is a full-cycle AI R&D center and the largest talent and compute pool in Ukraine. In 10+ years in business, we’ve completed over 45 AI-enriched projects for numerous industry leaders and startups in Automotive, Energy and natural resources, Navigation, Gaming, Education, and more.

Our client provides autonomous trucks for logistics yard operations, improving safety and efficiency by replacing human drivers.

You’ll be responsible for making the AI stack drive the vehicle properly!

Responsibilities:

• Research and develop computer vision algorithms with a focus on 3D object detection and scene reconstruction
• Collaborate with cross-functional teams to integrate vision models into production systems

• Work with the latest technologies in 3D vision, DL, and RL

   

Requirements:

• Have a strong background in Computer Vision and Deep Learning
• Hands-on experience with RGB-based methods for 3D object detection and occupancy networks
• Solid understanding of deep learning frameworks (e.g., PyTorch, TensorFlow)
• Experience with 3D reconstruction, point clouds, or similar areas
• Good problem-solving and analytical skills
• Upper-Intermediate English proficiency (written & spoken) for documentation and collaboration
• Strong knowledge of Python and C++
• Experience with inference optimization

Would be a plus:

• Have knowledge or practical experience with Reinforcement Learning
• Work with edge devices and sensors (e.g., camera, lidar, radar, etc.)
• Experience in automotive or robotics

What We Offer:

• Startup culture, a strong goal-oriented team, and a research mindset
• Opportunity to leverage your engineering skills for fellow engineers and shape the future of AI
• Working with the newest technical equipment
• 20 working days of annual vacation leave
• English courses, Educational Events & Conferences
• Medical insurance

The Role

"We need an engineer to join the team to help improve the performance of computer vision modules in our product. Namely improving the detection of skin concerns and other.

We’re seeking a highly experienced Senior Computer Vision expert with 5-10 years of professional experience. While we have a strong preference for candidates with deep Python / C++ expertise, we welcome applicants with robust backend skills in other languages if they can demonstrate equivalent proficiency and experience. 

About QOVES
QOVES is a cutting-edge biomedical startup dedicated to transforming cosmetic consultations through innovative, AI-powered software. We're VC funded and are looking for only the best engineers to join our small, efficient team.

We develop tools that predict post-surgery appearances and assist in clinical decision-making, aiming to streamline and enhance the patient experience in cosmetic clinics.
 

In this role, you will:

• Integrate AI & Computer Vision: Collaborate with AI engineers to seamlessly integrate computer vision modules (e.g., GLCM, SWFT transformers, YOLO-Det) and research other CV techniques from research papers to take them to production for our software.

   

• Conduct Research: Research and integrate scientific techniques from the latest in the field to implement into production solutions for computer vision detection of human health, aesthetics and diseases.

   

• Collaborate & Lead: Engage in code reviews, drive architectural discussions, and mentor team members to uphold high standards in coding and system design.

   

• Problem-Solve: Tackle complex technical CV challenges with innovative, scalable solutions that continually enhance system performance.

   

Required Qualifications

• Experience: 5-10 years in Computer Vision and Detection related A.I.

   

• Core Skills: Proven expertise in Computer Vision libraries such as OpenCV, Sci-kit, etc. Additional experience in using and training detection A.I. models using libraries such as YOLO, Detectron, etc.

   

• API & Microservices: Demonstrated experience in designing and implementing RESTful APIs and microservices to serve your CV solutions to the rest of the team. 

   

• Technical Breadth: Familiarity with computer vision techniques (e.g., GLCM, SWFT transformers) and the integration of Large Language Models, including prompt engineering for structured data outputs. You need to be able to think creatively, which involves using non-traditional CV approaches using other A.I. models.

   

• Education: A Master's Degree in Computer Science or a related field—or equivalent practical experience.

   

Preferred Qualifications

• Startup Experience: Adaptability and resilience in fast-paced, iterative development environments.

   

• Machine Learning Pipelines: Experience with frameworks like TensorFlow, PyTorch, or similar.

   

• Cloud Proficiency: Practical knowledge of deploying and scaling services using AWS, GCP, or Azure.

   

• Testing & Automation: Proficiency in performance testing of Computer Vision solutions using data-science techniques.

   

• Security & Performance: A strong grasp of best practices for securing APIs and optimizing backend performance.

   

Our Culture & Benefits

• Impact: Play a pivotal role in solving real-world healthcare challenges with advanced technology.

   

• Innovation: Work in a dynamic, meritocratic environment where the best ideas win.

   

• Growth: Join a well-funded startup with a clear vision for success and significant opportunities for professional development.

   

• Benefits Include:
  • Competitive Salary
  • Equity Options
  • Performance and Quarterly Bonuses
  • Flexible Work Arrangements (Hybrid or Remote)

  • Professional Development Opportunities

     

Application Process
Selected candidates will be invited to submit a 30-second video introduction. These will serve as key criteria in our initial screening process, preceding the final interview.

Location & Timeline

• Remote: Strong candidates are welcome to work remotely.
• Application Deadline: 26/09/2025
• Expected Start Date: 5/10/2025

We are seeking a Machine Learning Engineer to enhance our data science and ML capabilities, supporting current and upcoming projects. The ideal candidate will have strong expertise in developing, deploying, and optimizing predictive models and working with modern ML platforms in a cloud environment. You will collaborate closely with product and engineering teams to deliver data-driven solutions that directly impact business outcomes.

Benefits:

• Opportunity to work with cutting-edge ML platforms and cloud technologies
• Supportive and collaborative international team
• Flexible working schedule
• Fully remote work with the ability to work from anywhere

Requirements:

• Proven experience in building and optimizing machine learning models for predictive analytics, regression, forecasting, and categorization tasks.
• Strong proficiency in Python, including libraries such as pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow, or PyTorch, for end-to-end model development and deployment.
• Hands-on expertise with cloud ML platforms like Google AutoML or AWS SageMaker to accelerate and scale model training.
• Solid knowledge of data processing with tools such as SQL, BigQuery, or Spark, including data wrangling, feature engineering, and managing large-scale workflows.
• Practical understanding of model lifecycle management, including version control, monitoring, retraining, and performance optimization.
• Experience integrating ML solutions into cloud-based data pipelines and APIs, ensuring production-level reliability.
• Familiarity with MLOps best practices, including CI/CD workflows for ML, containerization with Docker, and orchestration with Kubernetes.
• Strong background in statistical modeling, experimentation, and A/B testing to validate and continuously improve model performance.

Responsibilities:

• Develop, evaluate, and optimize ML models for predictive analytics, forecasting, and categorization tasks
• Build and maintain scalable data pipelines and integrate ML solutions into production environments
• Apply feature engineering, data wrangling, and statistical modeling techniques to improve model performance
• Manage model lifecycle (monitoring, retraining, versioning) and ensure scalability
• Collaborate with product managers, engineers, and analysts to align business requirements with technical solutions
• Participate in A/B testing and experimentation to validate performance of ML models
• Contribute to MLOps best practices and improve CI/CD workflows for ML projects

About client:

A multifaceted digital media company dedicated to helping citizens, consumers, business leaders, and policy officials make important decisions in their lives. The company publishes independent reporting, rankings, data journalism, and advice that has earned the trust of readers and users for nearly 90 years. They are an American media company that publishes news, consumer advice, rankings, and analysis. It was launched in 1948 as the merger of a domestic-focused weekly newspaper and an international-focused weekly magazine. In 1995, the company launched its website, and in 2010 the magazine ceased printing. They reach more than 40 million people monthly during moments when they are most in need of expert advice and are motivated to act on that advice directly on their platforms.

Industry:

Online Media

Location:

United States

About project:

An American media company that publishes news, opinion, consumer advice, rankings, and analysis. Founded as a news magazine in 1933, it transitioned to primarily web-based publishing in 2010, although it still publishes its rankings. It covers politics, education, health, money, careers, travel, technology, and cars.

Project
Global freight management solutions and services, specializing in Freight Audit & Payment, Order Management, Supplier Management, Visibility, TMS and Freight Spend Analytics.

Overview
We are looking for a Data Scientist with strong background in statistics and probability theory to help us build intelligent analytical solutions. The current focus is on outlier detection in freight management data, with further development toward anomaly detection and forecasting models for logistics and freight spend. The role requires both deep analytical thinking and practical hands-on work with data, from SQL extraction to model deployment.

Key Responsibilities

• Apply statistical methods and machine learning techniques for outlier and anomaly detection.
• Design and develop forecasting models to predict freight costs, shipment volumes, and logistics trends.
• Extract, preprocess, and transform large datasets directly from SQL databases.
• Categorize exceptions into business-defined groups (e.g., High Value Exceptions, Accessorial Charge Exceptions, Unexpected Origin/Destination).
• Collaborate with business analysts to align analytical approaches with domain requirements.
• Use dashboards (e.g., nSight) for validation, visualization, and reporting of results.
• Ensure models are interpretable, scalable, and deliver actionable insights.

Requirements

• Strong foundation in statistics and probability theory.
• Proficiency in Python with libraries such as pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn.
• Proven experience with outlier/anomaly detection techniques.
• Hands-on experience in forecasting models (time-series, regression, or advanced ML methods).
• Strong SQL skills for working with large datasets.
• Ability to communicate findings effectively to both technical and non-technical stakeholders.

Nice to Have

• Experience with ML frameworks (TensorFlow, PyTorch).
• Familiarity with MLOps practices and model deployment.
• Exposure to logistics, supply chain, or financial data.
• Knowledge of cloud platforms (AWS, GCP, Azure).

We are looking for a Senior Data Scientist on behalf of our client – an early-stage Israeli startup revolutionizing the real estate investment space through AI and alternative data. The company is building an intelligent platform that helps investors identify high-return opportunities at the ZIP-code level using predictive analytics, risk modeling, and automated investment strategies.

This is a hands-on role where you’ll work directly with large-scale, unconventional data sources—from mobility signals to social trends—to build models that forecast property values, rental income, and market shifts before they become obvious to the broader market. You’ll collaborate with engineering and product teams to make data science a core driver of the platform’s success.

Key Responsibilities:

• Design and build predictive models for real estate pricing, rent forecasting, and investment potential at the micro-geographic level (ZIP code).

• Analyze and integrate alternative datasets such as location mobility, social indicators, and macroeconomic data to improve model accuracy.

• Develop, train, and validate machine learning models (XGBoost, linear regression, neural networks, time-series forecasting, etc.).

• Work closely with engineers to integrate models into the production environment.

• Build internal dashboards and data visualization tools to help investors make data-backed decisions.

• Contribute to shaping the overall data infrastructure and tooling.

• Collaborate with company leadership to ensure data insights are embedded in key business decisions.

Requirements:

• 5+ years of experience in Data Science, Machine Learning, or AI.

• Strong proficiency in Python (Pandas, NumPy, Jupyter) and data manipulation techniques.

• Solid SQL skills – writing optimized queries, complex joins, aggregations.

• Experience building and deploying supervised machine learning models.

• Knowledge of time-series forecasting and working with real-world, noisy data.

• Ability to communicate complex analytical insights to both technical and non-technical stakeholders.

• English at a high professional level.

We are looking for a Computer Vision Engineer to optimize deep learning models for real-time object detection and tracking in mobile and dynamic environments.

Required Qualifications: 

• 5+ years of experience in computer vision
• Expert in Python
• Strong proficiency in C++
• Extensive experience with Deep Learning and the PyTorch framework for computer vision tasks
• Applied experience with Neural Networks for object detection, tracking, and feature embedding
• Experience with model optimization techniques: quantization, pruning, and neural network compilers
• Hands-on experience in implementing CV pipelines

Nice to have:

• Experience with DL on edge devices
• Experience with point tracking and single object tracking systems

We are looking for a Computer Vision Engineer to optimize deep learning models for real-time object detection and tracking in mobile and dynamic environments.

Required Qualifications: 

• 3+ years of experience in computer vision
• Experience with Python
• Extensive experience with Deep Learning and the PyTorch framework for computer vision tasks
• Applied experience with Neural Networks for object detection and tracking
• Hands-on experience in implementing CV pipelines

Nice to have:

• Proficiency in C++
• Model optimization: quantization, pruning, neural network compilers
• Experience with DL on edge devices
• Experience with point tracking and single object tracking systems

About us:
Data Science UA is a service company with strong data science and AI expertise. Our journey began in 2016 with uniting top AI talents and organizing the first Data Science tech conference in Kyiv. Over the past 9 years, we have diligently fostered one of the largest Data Science & AI communities in Europe.
 

About the client:
Our client is an IT company that develops technological solutions and products to help companies reach their full potential and meet the needs of their users. The team comprises over 600 specialists in IT and Digital, with solid expertise in various technology stacks necessary for creating complex solutions.
 

About the role:
We are looking for an experienced Senior Data Scientist / NLP Lead to spearhead the development of cutting-edge natural language processing solutions for the Ukrainian LLM project. You will lead the NLP team in designing, implementing, and deploying large-scale language models and NLP algorithms that power the products.

This role is critical to the mission of advancing AI in the Ukrainian language context, and offers the opportunity to drive technical decisions, mentor a team of data scientists, and shape the future of AI capabilities in Ukraine.
 

Requirements:
Education & Experience:
- 5+ years of experience in data science or machine learning, with a strong focus on NLP.
- Proven track record of developing and deploying NLP or ML models at scale in production environments.
- An advanced degree (Master’s or PhD) in Computer Science, Computational Linguistics, Machine Learning, or a related field is highly preferred.

NLP Expertise:
- Deep understanding of natural language processing techniques and algorithms.
- Hands-on experience with modern NLP approaches, including embedding models, text classification, sequence tagging (NER), and transformers/LLMs.
- Deep understanding of transformer architectures and knowledge of LLM training and fine-tuning techniques, hands-on experience developing solutions on LLM, and knowledge of linguistic nuances in Ukrainian or other languages.

Advanced NLP/ML Techniques:
- Experience with evaluation metrics for language models (perplexity, BLEU, ROUGE, etc.) and with techniques for model optimization (quantization, knowledge distillation) to improve efficiency.
- Background in information retrieval or RAG (Retrieval-Augmented Generation) is a plus for building systems that augment LLMs with external knowledge.
ML & Programming Skills:
- Proficiency in Python and common data science libraries (pandas, NumPy, scikit-learn).
- Strong experience with deep learning frameworks such as PyTorch or TensorFlow for building NLP models.
- Ability to write efficient, clean code and debug complex model issues.

Data & Analytics:
- Solid understanding of data analytics and statistics.
- Experience in experimental design, A/B testing, and statistical hypothesis testing to evaluate model performance.
- Experience on how to build a representative benchmarking framework given business requirements for LLM.
- Comfortable working with large datasets, writing complex SQL queries, and using data visualization to inform decisions.

Deployment & Tools:
- Experience deploying machine learning models in production (e.g., using REST APIs or batch pipelines) and integrating with real-world applications.
- Familiarity with MLOps concepts and tools (version control for models/data, CI/CD for ML).
- Experience with cloud platforms (AWS, GCP or Azure) and big data technologies (Spark, Hadoop) for scaling data processing or model training is a plus.
- Hands-on experience with containerization (Docker) and orchestration (Kubernetes) for ML, as well as ML workflow tools (MLflow, Airflow).
Leadership & Communication:
- Demonstrated ability to lead technical projects and mentor junior team members.
- Strong communication skills to convey complex ML results to non-technical stakeholders and to document methodologies clearly.

Responsibilities:
- Lead end-to-end development of NLP and LLM models - from data exploration and model prototyping to validation and production deployment. This includes designing novel model architectures or fine-tuning state-of-the-art transformer models (e.g., BERT, GPT) to solve project-specific language tasks.
- Analyze large text datasets (Ukrainian and multilingual corpora) to extract insights and build robust training datasets.
- Guide data collection and annotation efforts to ensure high-quality data for model training.
- Develop and implement NLP algorithms for a range of tasks such as text classification, named entity recognition, semantic search, and conversational AI.
- Stay up-to-date with the latest research to apply transformer-based models, embeddings, and other modern NLP techniques in the solutions.
- Establish evaluation metrics and validation frameworks for model performance, including accuracy, factuality, and bias.
- Design A/B tests and statistical experiments to compare model variants and validate improvements.
- Deploy and integrate NLP models into production systems in collaboration with engineers - ensuring models are scalable, efficient, and well-monitored in a real-world setting.
- Optimize model inference and troubleshoot issues such as model drift or data pipeline bottlenecks.
- Provide technical leadership and mentorship to the NLP/ML team.
- Review code and research, uphold best practices in ML (version control, reproducibility, documentation), and foster a culture of continuous learning and innovation.
- Collaborate cross-functionally with product managers, software engineers, and MLOps engineers to align NLP solutions with product goals and infrastructure capabilities.
- Communicate complex data science concepts to stakeholders and incorporate their feedback into model development.

The company offers:
- Competitive salary.
- Equity options in a fast-growing AI company.
- Remote-friendly work culture.
- Opportunity to shape a product at the intersection of AI and human productivity.
- Work with a passionate, senior team building cutting-edge tech for real-world business use.

DataRoot Labs is a full-cycle AI R&D center and the largest talent and compute pool in Ukraine. In 10+ years in business, we’ve completed over 45 AI-enriched projects for numerous industry leaders and startups in Automotive, Energy and natural resources, Navigation, Gaming, Education, and more.

Our client provides autonomous trucks for logistics yard operations, improving safety and efficiency by replacing human drivers.

You’ll be responsible for making the AI stack drive the vehicle properly!

Responsibilities:

• Research and develop advanced reinforcement learning (RL) algorithms and their applications
• Build, simulate, and test RL environments for real-world deployment scenarios
• Apply modern deep learning techniques, including transformers and computer vision, to RL problems
• Optimize inference performance for large-scale RL solutions

Requirements:

• Have a strong background in Reinforcement Learning and Deep Learning
• Hands-on experience with simulation and environments for RL
• Proven production experience in RL, including deployment cases
• Deep understanding of RL techniques (e.g., policy gradients, actor-critic, Q-learning)
• Experience with transformers and computer vision
• Upper-Intermediate English (written & spoken) for documentation and collaboration
• Strong knowledge of Python and C++
• Experience with inference optimization

Would be a plus:

• Experience with Vision-Language Architectures (VLAs)
• Work with edge devices and sensors (e.g., camera, lidar, radar, etc.)
• Experience in automotive or robotics

В команду DataDiscovery шукаємо на розширення Senior Data Scientist. 

Наш ідеальний кандидат має:

- 5+ роки комерційного досвіду розробки.

Навички:

- Python та бібліотеки машинного навчання: TensorFlow, PyTorch;

- Технології Big Data: Kafka, Amazon S3, Spark;

- SQL та аналіз даних: робота з будь-якими джерелами даних (SQL, noSQL, векторні бази даних, column-oriented бази даних , тощо);

- Хмарні платформи: AWS, GCP;

Математична статистика: регресія, розподіл ймовірностей, - перевірка статистичних гіпотез тощо;

- Підходи машинного навчання: регресії, кластеризація, дерева рішень та інші;

- Алгоритми глибокого навчання: transformers, reinforcement learning, autoencoders, diffusion models, тощо;

- Досвід розробки продуктів AI: NLP, CV, Recsys, Generative AI;

- MLOps.

Що потрібно робити:

- Вирішувати продуктові та дослідницькі виклики крутого українського продукту;

- Працювати з реальними даними реальних користувачів;

- Вивчати та впроваджувати складні state-of-the-art алгоритми в області машинного навчання для вирішення практичних задач;

- Оцінювати технічні компроміси по кожному рішенню;

- Працювати в тісному співробітництві з іншими командами для дослідження нових можливостей використання інструментів AI.

Що ми пропонуємо:

- Роботу в стабільній компанії — адже ми понад 10 років на ринку;

- Дійсно цікаві завдання: бери участь у створенні медіасервісу майбутнього;

- Відносини, побудовані на довірі;

- Багато можливостей для розвитку;

- Неймовірно круті корпоративи;

- Безкоштовні уроки англійської мови;

- Заняття з плавання, а також уроки настольного тенісу;

- Корпоративного психолога;

- Для співробітників компанії знижки від брендів партнерів.

Відповідаючи на вакансію і надіславши своє резюме в Компанію (ТОВ «МЕГОГО»), зареєстровану й діючу відповідно до законодавства України, реєстраційний номер 38347009, адреса: Україна, 01011, місто Київ, вул.Рибальська, будинок 22 (далі «Компанія»), ви підтверджуєте та погоджуєтеся з тим, що Компанія обробляє ваші особисті дані, представлені у вашому резюме, відповідно до Закону України «Про захист персональних даних» та правил GDPR.

Для компанії, яка на ринку вже 10 років та являється платформою номер 1 з медичного туризму шукаємо кандидата на позицію - Data Scientist.

Ключові обов'язки:

• Аналіз даних. Обробка та аналіз данних, щоб визначати тенденції, які дають змогу приймати стратегічні рішення в усій організації;
• Статистика продукту: оцінка поведінки користувачів і ринкових тенденції, щоб покращити функції продукту та взаємодію з користувачем;
• Звітування: створювання динамічних звітів для аналізу всіх показників продукту та результатів тестування A/B;
• Автоматизація та презентація: аналізуйте та презентуйте результати продуктів і змін, використовуючи візуалізацію даних.
  
  Що ми очікуємо:
• Аналогічний досвід роботи від 2-х років;
• Технічний рівень: навички використання MySQL, PostgreSQL, MongoDB і API, зокрема Google Analytics;
• Інструменти візуалізації: володіння такими системами візуалізації, як Tableau, Looker Studio та Power BI;
• Знання Python: навички обробки даних за допомогою Python.
  
  Буде великим плюсом якщо:
• Маєте досвід у проведенні та розумінні тестування A/B;
• Працювали з інструменти аналізу даних AI: такими як Akkio;
• Використовували в роботі такі інструменти, як Amplitude, MixPanel, GA4;
• Маєте досвід роботи зі структурованою документацією, бажано в Confluence.
  
  Що пропонуємо для вас:
• Комплексна адаптація та постійна підтримка від нашої команди;
• Можливості особистісного та професійного зростання;
• Стандартний 8-годинний робочий день з гнучким часом початку роботи з 8 до 10 ранку;
• 22 оплачуваних вихідних та 10 оплачуваних лікарняних;
• Медичне страхування, а також компенсація за спортивні заняття та коворкінг;
• Повністю дистанційний формат роботи.

МІЙ БАНК — МОЯ ОПОРА.

Опора мільйонів українців, хто відтепер каже «МОЄ».

МОЇ ЛЮДИ. МОЯ СПРАВА. МОЯ СВОБОДА.

ОЩАДБАНК запрошує до команди Senior Data Scientist

Ключові завдання:

• Розробка та впровадження високоточних моделей прогнозування (класифікація, регресія) для фінансових даних.
• Оптимізація та налаштування tree-based моделей (XGBoost, LightGBM) для покращення їх ефективності.
• Проведення глибокого аналізу даних та feature engineering для підвищення якості моделей.
• Співпраця з інженерами даних для створення ефективних пайплайнів машинного навчання.
• Менторство молодших членів команди та передача знань щодо найкращих практик моделювання.
• Розробка та впровадження систем моніторингу продуктивності моделей.

Для даної посади необхідні:

• 5+ років досвіду в Data Science.
• Підтверджений досвід створення та впровадження прогнозних моделей на великих наборах табличних даних.
• Вища освіта в галузі математики, комп’ютерних наук, фізики або інженерії.

Технічні вимоги:

• Глибоке розуміння алгоритмів машинного навчання та їх застосування на табличних даних.
• Експертний рівень роботи з tree-based моделями (XGBoost, LightGBM, CatBoost etc.).
• Досвід оптимізації гіперпараметрів та cross-validation технік, вимірювання впевненості моделі у своїх прогнозах (довірчі інтервали, прогнозні сети).
• Знання методів feature selection та feature engineering для табличних даних та часових рядів.
• Досвід роботи з незбалансованими датасетами (without over/down sampling techniques, other methods).
• Експертне володіння Python та його ML бібліотеками (scikit-learn, SciPy, statsmodels etc.).
• Досвід роботи з системами версіонування моделей (MLflow, DVC).
• Знання практик тестування та дебаггінгу ML моделей.
• Досвід роботи з PyTorch для створення нейронних мереж (бажано).
• Базовий досвід роботи з AWS сервісами для ML (SageMaker, бажано).
• Розуміння принципів масштабування ML рішень.

Привіт!

Ми SFORS — трейдингова компанія, де трейдери стають успішними!

Спеціалізуємося на торгівлі на світових фінансових ринках і є одним із ключових гравців у сфері проп-трейдингу та лідерів премаркету.

Вже 20 років компанія успішна на фондовому ринку, завдяки значним інвестиціям у розвиток трейдерів, трейдингові технології, прогресивну модель ризик-менеджменту та створення ефективних трейдингових стратегій — усе те, що допомагає трейдерам стати успішними.

При цьому SFORS оперує виключно власними коштами та не залучає сторонніх інвестицій.

У команду Trading Research & Development шукаємо Research Analyst для покриття research- та quant-процесів у відділі.

Якщо ти обереш цю вакансію, ось що ти робитимеш:

• Досліджуй світові фінансові ринки.

Щодня відстежуй акції різних країн світу, зокрема провідних секторів США. Комбінуй геополітичні та макро події, корпоративні релізи та потокові дані, аби вловити ринковий імпульс раніше за інших.

• Виявляй закономірності та системні взаємозв’язки.

Формулюй власні гіпотези щодо поведінки секторів та окремих компаній, будуй сценарії й перевіряй їх на реальних ринкових рухах.

• Збирай та аналізуй дані.

Працюй із звітами компаній, галузевими дослідженнями та альтернативною data. Використовуй усе, що дає edge.

• Фільтруй, моделюй, перевіряй.

Будуй економетричні та ML-моделі, перетворюючи ідеї на протестовані сигнали. Піддавай їх stress-тестам реального ринку й залишай лише те, що реально працює.

• Діставайся суті.

Відділяй ключові драйвери від інформаційного шуму.

• Пояснюй зрозуміло та лаконічно.

Перетворюй масиви цифр на дашборди, графіки та лаконічні статті, якими трейдер може скористатися негайно. Проводь внутрішні лекції й поширюй знання в компанії.

• Вдосконалюйся щодня.

Ринок змінюється щохвилини — опановуй нові інструменти й звіряй своє бачення з поточними подіями, щоб твій edge залишався свіжим і гострим.

• Оптимізуй процеси та ініціюй нові проєкти.

Побачив, де можна покращити поточний процес чи створити новий? Підготуй аргументований кейс— і перевіримо його в дії разом.

Очікувані знання та навички:

Hard Skills

• Експертиза (2р.+) в одному або декількох напрямах:
  • Financial Analysis
  • Macroeconomic Analysis
  • Quantitative Analysis
  • Investment & Asset Management
• Глибоке розуміння фінансових ринків, особливо в US Equity.
• Володіння Python та SQL для обробки даних.
• Робота з Bloomberg Terminal — буде перевагою.
• Англійська: B2 і вище.

Soft Skills

• Аналітичне мислення та допитливість.
• Командна робота, самостійність, ініціативність.
• Високий рівень самоорганізації та системності.

Вимоги до досвіду

• Middle: 2+ роки досвіду в аналітиці або активному трейдингу.
• Senior: 4+ роки аналогічного досвіду.

Міжнародна сертифікація (CFA, FRM, CAIA, ACCA тощо) — перевага або процес її здобуття.

 

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 та лімітних політик з використанням методів Machine Learning та DeepLearning;

• Перегляд, розробка та імплементація ризик-правил;

• Створення нових та автоматизація існуючих звітів;

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

Досвід роботи в мікрокредитній установі або банку – конкурентна перевага.

Ваші задачі в команді:

• Аналіз даних: Збір, обробка та аналіз великих наборів даних для виявлення патернів, трендів та корисної інформації.
• Створення моделей: Розробка, налагодження та впровадження машинних навчальних моделей для прогнозування та класифікації.
• Візуалізація даних: Створення графіків для візуалізації результатів аналізу.
• Співпраця з командами: Робота з командами розробників та продактів для інтеграції моделей у продукти.
• Виконання досліджень: Участь у дослідженнях для вдосконалення існуючих рішень і впровадження нових підходів.
• Документація: Оформлення документації для моделей та процесів аналізу даних.
   

Що для нас важливо:

• Досвід роботи в Data Science - від 3 років;
• Освіта: Вища освіта у галузі статистики, математики, комп’ютерних наук або в суміжних областях.
• Знання інструментів: Досвід роботи та чудове знання Python та бібліотек для машинного навчання з пріоритетом на табличні дані (Pandas, Numpy, Scikit-learn, Xgboost/LightGBM).
• Математичні навички: Розуміння статистики, теорії ймовірностей та алгоритмів машинного навчання.
• Аналітичні здібності: Вміння аналізувати дані та робити висновки на основі отриманих результатів.
• Комунікаційні навички: Вміння пояснювати технічні концепції нефахівцям і працювати в команді.
• Досвід з SQL: Вміння працювати з базами даних та виконувати запити для отримання інформації.
• Досвід з реальними NLP та Recommender System проектами буде плюсом
• Бекграунд в аналітичній сфері буде плюсом
   

Ми пропонуємо:

• Конкурентну заробітну плату з прив’язкою до валюти;
• Гнучкий графік роботи;
• 20 робочих днів оплачуваної відпустки;
• Повну компенсацію лікарняних днів;
• Медичне страхування;
• L&D центр із курсами для співробітників;
• Можливість кар'єрного розвитку та ротації напрямків;
• Реферальну програму;
• Групові дискусії та індивідуальні заняття з корпоративним психологом.