Jobs

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.

Команда LeaSoft шукає талановитого та досвідченого Game Mathematician для роботи безпосередньо з провідною британською компанією в індустрії iGaming. Якщо ви маєте глибоке розуміння математичних принципів, творчий підхід до розробки ігрових механік та бажання працювати в міжнародному середовищі, ця вакансія для вас.
 

Хто ми та що ми робимо?

LeaSoft - сервісна компанія з метою стати консалтинговою компанією у найближчий рік в області Payments eCommerce та GameDev. Ми пишаємося нашими досягненнями у галузі Game Dev та прагнемо розширити наш продуктовий напрямок.
 

Наш головний пріоритет – люди:

• Співробітники. Будуть гарні співробітники – будуть гарні клієнти.
• Клієнти. Будуть гарні клієнти – буде гарний прибуток та проєкти.
   

Чому ми це робимо?

Ми прагнемо створювати інноваційні та захоплюючі ігрові продукти, які приносять задоволення гравцям по всьому світу. Ця вакансія надає унікальну можливість працювати над передовими проєктами в індустрії iGaming.
 

Чим ми відрізняємось від інших?

Ми цінуємо творчий підхід, відкрите спілкування та командну роботу. У нас ви знайдете підтримку та можливість розвивати свої навички в міжнародному середовищі.
 

Про проєкт:

Ви будете працювати над розробкою математичних моделей та механік для інноваційних ігор в індустрії iGaming, безпосередньо співпрацюючи з британською компанією.
 

Що робити у проєкті?

• Тісна співпраця з керівником ігор, власником продукту або провідним математиком для визначення обсягу ігрового процесу, функцій, цільових частот виграшів та розподілу виграшів.
• Створення та розробка захоплюючих ігрових механік для азартних продуктів з використанням математики ймовірностей та методів програмування.
• Кодування ігрових симуляторів для перевірки математичних розрахунків та збору статистичних даних.
• Пояснення математичної логіки та потоку розробникам, щоб забезпечити відповідність ігор вашій роботі.
• Створення та ведення математичної документації.
• Автономна ітерація математичних моделей для створення оптимального балансу гри на основі бізнес-стратегії.
• Тісна співпраця з тестовими лабораторіями, коли це необхідно, для швидкої та ефективної сертифікації математичних розрахунків.
   

Які професійні навички нам важливі?

• 5+ років досвіду роботи математиком в індустрії азартних ігор.
• Відмінні комунікативні навички.
• Навички програмування на таких мовах, як Java, C або C#.
• Вміння працювати в команді, дотримуючись термінів та забезпечуючи розуміння ваших методів колегами.
• Досвід менторства інших математиків (бажано).
• Досвід роботи з різними типами слот-продуктів.
   

Чи потрібна англійська?

Так, англійська обов’язкова. Рівень Upper-Intermediate і вище.
 

Що нам важливо у людині?

• Аналітичний склад розуму.
• Творчий підхід.
• Уважність до деталей.
• Вміння працювати в команді.
• Відповідальність.
   

Чому відкрито позицію?

Розширення команди.
 

Перспектива зростання/розвитку за даною позицією?

Можливість професійного зростання в міжнародній компанії.
 

Розмір та структура команди?

Ви будете працювати в міжнародній команді професіоналів.
 

Де знаходяться люди, які приймають технічні рішення щодо проєкту?

Технічні рішення приймаються спільно з міжнародною командою.
 

За умовами:

• Робота безпосередньо з британською компанією.
• Графік роботи: з 9:00 до 18:00 за лондонським часом.
• Локація: Європа (розглядаємо кандидатів з інших регіонів).
• Робота у міжнародній команді.
• Можливість професійного розвитку.

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.

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:

• Self — learning бібліотека, доступ до платних курсів;
• Групові обговорення та індивідуальні сесії з психологом;
• 20 робочих днів оплачуваної відпустки і лікарняні;
• Вихідний у день народження; 
• Медичне страхування; 
• Зручний офіс біля метро в центрі міста; 
• Подарунки на річниці; 
• L&D центр з курсами для співробітників.

Мова та технології:

Python або R   Scikit-learn  XGBoost  LightGBM  CatBoost  TensorFlow  SQL

Твої обов’язки:

Створення моделей скорингу для оцінки кредитного ризику (аплікаційний, поведінковий)

Розробка антифрод-систем для виявлення підозрілих транзакцій та шахрайства

Впровадження алгоритмів раннього попередження ризиків на основі даних транзакцій, поведінкових та демографічних даних

Підготовка великих обсягів даних для тренування моделей (препроцесинг, трансформація, очищення)

Аналіз транзакційних даних, поведінкових патернів клієнтів та створення нових фіч для моделей

Використання історичних даних для визначення трендів шахрайства або фінансових ризиків

Проведення тестування, оцінки та оптимізації моделей за допомогою метрик точності, recall, precision, AUC-ROC, F1

Реалізація та підтримка моделей у реальному часі для забезпечення високої швидкості обробки та точності

Інтеграція моделей у продакшн середовище

Моніторинг моделей на продакшені

Масштабування рішень для роботи з великим обсягом транзакцій у реальному часі

Робота з аналітиками даних, продуктовими командами та департаментом ризиків для визначення бізнес-вимог

Взаємодія з інженерами для інтеграції моделей у існуючі платформи

Вимоги:

Вища технічна освіта (комп’ютерні науки, математика, статистика, економіка, або фінанси)

Мінімум 3 роки досвіду роботи у сфері машинного навчання та ризик-моделей

Практичний досвід розробки скорингових моделей або антифрод-систем

Високий рівень володіння Python або R

ML-фреймворки: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost

Глибоке навчання: TensorFlow, PyTorch (додатково)

Досвід роботи з SQL для отримання даних із баз

Робота з великими даними: Spark (буде плюсом)

Регресії, дерева рішень, ансамблеві методи, кластеризація, аномалія детекшн (anomaly detection)

ROC-AUC, Precision/Recall, Gini, KS

Побудова антифрод-моделей на основі поведінкових даних (напр. моделі виявлення аномалій)

Досвід роботи з часо-рядними даними та фічами для аналізу транзакцій

Знання систем скорингу 

Досвід роботи з API для реального часу

Знання хмарних сервісів (AWS, Azure)

Системи контролю версій: Git

Добре мати:

Досвід у створенні rule-based та ML-базованих антифрод-систем

Розуміння бізнес-логіки фінансових процесів, кредитування та платежів

Досвід роботи з graph-based системами для детекції шахрайства

Досвід роботи з системами потокової обробки даних

Що ми пропонуємо:

Роботу у цікавих проєктах з нестандартними рішеннями

Ринкову оплату праці

Повний бухгалтерський супровід

Performance review

Командну підтримку у адаптації на новому робочому місці

Швидкість у прийнятті рішень

Безпосередній вплив на розвиток продукту

Оплачувані лікарняні та відпустка

Можливість повного remote

Гнучкий графік роботи, де головне – результат.

У NeverEnding ми створюємо ігри, які дійсно “заводять” - і зараз шукаємо Game Mathematician, який допоможе нам розробляти механіки, що приносять задоволення гравцю та дохід бізнесу.

Це роль для тих, хто хоче будувати нові ігри з нуля, працювати з різними жанрами (слоти, instant, crash) та впливати на кожну цифру, яка з’являється у грі.

Що ти будеш робити:

• Проектувати ігрову математику: RTP, volatilities, hit frequency, distribution curves.
• Розробляти математичні моделі для слотів, instant  та crash ігор.
• Писати симуляції та аналізувати результати для балансування.
• Співпрацювати з гейм-дизайнерами, художниками, продакт-менеджерами та розробниками для створення цілісного ігрового досвіду.
• Визначати технічні обмеження, ризики та знаходити рішення ще на етапі концепту.
   

Що очікуємо від тебе:

• 3+ роки досвіду в ігровій математиці або геймдизайні з математичним ухилом.
• Глибоке розуміння слот-механік, RTP, volatilities, bonus systems.
• Впевнене володіння Excel / Google Sheets та знання TypeScript або C# для симуляцій.
• Досвід балансування payout tables і free spins - великий плюс.
• Англійська мова - B1 (intermediate).
• Аналітичне мислення, уважність до деталей, здатність оптимізувати складне.
   

Ми шукаємо людину, яка:

• Думає як гравець і мислить як аналітик.
• Вміє будувати моделі, що відповідають як геймплей, так і бізнес-цілям.
• Хоче працювати з новими ідеями, а не копіювати типові фічі.
• Любить цифри, експерименти й челенджі.
   

Чому варто приєднатися до NeverEnding?

• Робота з нуля над першими іграми компанії.
• Вплив на формування ігрової лінійки й math-напряму в команді.
• Пряма співпраця з фаундерами та продуктовою командою.
• Гнучкість, швидкість і простір для творчості.
• Стартап із амбіцією стати провайдером нового покоління.
   

📍 Формат: Remote / Hybrid — на твій вибір
🕐 Повна зайнятість | 40 год/тиждень | 5/2
💰 Зарплата: Конкурентна — обговорюється

Tech stack: Математика, Ймовірність і статистика, Ігрові механіки, Excel/Google Sheets, TypeScript або C#

Що потрібно буде робити:

• Розробка, навчання моделей машинного навчання для задач регресії, класифікації та кластеризації.
• Побудова та вдосконалення рекомендаційних систем під потреби бізнесу.
• Написання чистого, ефективного та масштабованого коду на Python.
• Написання та оптимізація SQL-запитів для отримання та аналізу даних.
• Співпраця з командою та дотримання кращих практик у версійному контролі (Git) і тестуванні.
  
  Must-Have Skills:
• 2+ років практичного досвіду в Data Science / Machine Learning.
• Впевнені знання Python, SQL та Git.
• Глибоке розуміння методів ML (регресія, класифікація, кластеризація).
• Досвід розробки production-рішень з якісним та масштабованим кодом.
  
  Nice-to-Have Skills:
• Досвід створення рекомендаційних систем.
• Знання тестування та MLOps-підходів.
  
  Що ти отримаєш:
• Self-learning бібліотеку, доступ до платних курсів.
• Групові обговорення та індивідуальні сесії з психологом.
• 20 робочих днів оплачуваної відпустки та лікарняні.
• Вихідний день на День народження.
• Медичне страхування.
• Подарунки на річниці.
• L&D центр з курсами для співробітників.

ПРО ПОЗИЦІЮ

Вимоги:

• Досвід DS/MLE від 2 років
• 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

Один із провідних продуктових IT-холдингів України запрошує до команди Data Scientist!
Якщо тобі цікаво створювати ML-рішення, впроваджувати рекомендаційні системи та працювати з масштабними даними у професійному середовищі - будемо раді знайомству 🚀
 

Обов’язки:

• Розробка та навчання моделей машинного навчання (регресія, класифікація, кластеризація).
• Побудова й удосконалення рекомендаційних систем для бізнес-задач.
• Написання ефективного та масштабованого коду на Python.
• Написання та оптимізація SQL-запитів для отримання та аналізу даних.
• Співпраця з командою та дотримання кращих практик у версійному контролі (Git) та тестуванні.
   

Вимоги:

• 2+ роки досвіду у Data Science/Machine Learning.
• Впевнене володіння Python, SQL, Git.
• Глибоке розуміння методів ML (регресія, класифікація, кластеризація).
• Досвід розробки production-рішень з якісним та масштабованим кодом.
   

Буде плюсом:

• Досвід в побудові рекомендаційних систем.
• Знання тестування та MLOps-підходів.
   

Ми пропонуємо:

• Конкурентну зарплату та стабільні виплати.
• Медичне страхування.
• Гнучкий графік (старт з 8:00 до 11:00).
• L&D центр, self-learning бібліотека, доступ до внутрішніх та зовнішніх курсів.
• Програму ротації та кар’єрного розвитку.
• Підтримку ментального здоров’я (групові та індивідуальні сесії з психологом).
• Дружню команду експертів та продукти світового рівня.

Вітаємо в King Group ー місці, де зустрічаються найкращі люди з IT- та гемблінг-індустрії, щоб разом робити дивовижні речі. Ми оперуємо численними проєктами у сфері iGaming на ринках України, Європи та США, інвестуємо у венчурні стартапи, перспективні ідеї та людей.
Ми активно зростаємо та розширюємося, успішно запустивши та розширивши низку нових продуктів протягом останнього року.

Наразі ми у пошуках Senior Data Scientist, що доєднається та підсилить нашу Analytics & Insights команду.
Про роль: Ми шукаємо талановитого та амбіційного Data Science на повний робочий день для участі в челенджових iGaming проєктах.

Основні вимоги:
— Ступінь бакалавра/магістра або еквівалентний досвід у галузі математики, статистики, інформатики чи суміжних галузей;
— Аналогічний досвід на посаді від 4-х років;
— Глибокі знання математики, статистики та теорії ймовірностей;
— Навички програмування на Python;
— Досвід роботи з бібліотеками: Pandas, Numpy, Scipy, Scikit-learn, і тд.;
— Досвід роботи із SQL;
— Глибоке розуміння класичних ML алгоритмів: Clustering, Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, Boostings.
Однозначно буде великою перевагою:
— Досвід роботи з Time Series modeling;
— Досвід роботи DL framework: TensorFlow, PyTorch (+ CUDA);
— Досвід з GCP cloud: BigQuery, Cloud Functions.

Тобі точно до нас, якщо ти:
— Володієш відмінними аналітичними навичками та критичним мисленням;
— Маєш сильні організаторські здібності;
— Уважний до деталей, а також маєш навички комплексного вирішення проблем, управління часом і логіки;
— Маєш жагу до різного роду досліджень та самовдосконалення;
— Володієш навичками ефективної комунікації, здатний чітко та лаконічно представляти дані командам та зацікавленим сторонам.

Ми пропонуємо:
— Відсутність бюрократії в процесах прийняття рішень і можливість безпосередньо впливати на продукт/проєкт;
— Реалізація ідей через власні проєкти - Не бійтесь експериментувати! Пропонуйте та овнеріть процес реалізації;
— Підтримуюче середовище та команда, із якою можна робити дійсно круті продукти, що змінюють ринок;
— Зарплату рівня IT-/iGaming-ринку та повний соцпакет (медична страховка, консультації терапевта в офісі, компенсація спортзалу, компенсація вартості ланчів з доставкою тощо);
— Зручний офіс у центрі Києва (пішки зі Звіринецької/Либідської) із зеленою панорамною терасою. Проблема блекаутів вирішена на 100%;
— Відпустка — у тебе буде 17 днів оплачуваної відпустки та 3 екстравихідні — одруження, народження дитини, непередбачувані події та інше.
— Бонус за рекомендацію - Ми завжди радіємо та цінуємо те, що тіммейти рекомендують своїх друзів, тому до плюсів роботи з перевіреною та надійною людиною ми додаємо бонус;
— Релокейт - зміна міста проживання завжди спонукає до додаткових витрат, а наш бонус допомагає пройти цей період без зайвих стресів.

Якщо ти шукаєш для себе стабільну компанію з класними людьми та можливістю росту - тобі до нас! Відправляй резюме!


 

Мрія — освітня екосистема для учнів, батьків/опікунів і вчителів, що надихає вчитися та допомагає знайти себе в сучасному світі. Це ініціатива Президента України Володимира Зеленського, яку реалізують Мінцифри та МОН за підтримки Програми EGAP, що виконується Фондом Східна Європа коштом Швейцарії.
Якщо ви хочете приєднатися до команди, яка змінює підхід до освіти, — чекаємо на вашу заявку.

Наша команда шукає людину, яка:

• Має досвід роботи у сфері Data Science від 2 років
• Має практичний досвід із рекомендаційними системами та генеративним ШІ
• Має досвід створення агентних AI систем за допомогою langchain, langgraph, llama-index тощо
• Володіє Python на високому рівні; знання PySpark буде перевагою
• Працювала з великими обсягами даних (Big Data), зокрема з технологіями Apache Spark, Hadoop, Kafka або BigQuery
• Має досвід розгортання сервісів на хмарних платформамах (AWS, Google Cloud, Azure)
• Має розуміння концепцій моделювання даних, сховищ даних та ETL/ELT-процесів
• Має досвід побудови, адаптації та тренування ML моделей в PyTorch
• Знає основи контейнеризації та оркестрації (Docker, Kubernetes)
• Має досвід у MLOps та промпт-інжинірингу
• Володіє аналітичним мисленням і має високий рівень комунікативних навичок
• Вміє працювати в команді та приймати технічні рішення
• Має вищу освіту

Буде перевагою:

• Досвід розгортання відкритих LLM та їх оптимізація під інференс (vllm, sglang тощо)
• Досвід роботи з графовими базами даних (Neo4j тощо)
• Досвід створення ML-рішень із нуля, включно з побудовою пайплайнів для тренування моделей
• Досвід з системами LLM моніторингу, такими як Arize Phoenix

Чим ви будете займатися:

• Реалізовувати нові і удосконалювати існуючі ML сервіси Мрії
• Проводити EDA на наших джерелах даних та перетворювати їх на корисні датасети
• Проводити експерименти з моделями та тестувати PoC з реальними школами
• Співпрацювати з веб та мобайл командами щодо інтеграції наших сервісів

Що ми пропонуємо:

• Повну зайнятість у проєкті, важливому для майбутнього освіти в Україні
• Роботу в офісі протягом перших двох місяців (є укриття); далі — можливий гібридний графік
• Можливість долучитися до команди професіоналів, які змінюють освітню систему України
• Участь у створенні продукту, що впливатиме на майбутнє покоління
• Вакансія передбачає опцію бронювання

Етапи найму: співбесіда з HR -> технічне інтерв'ю -> кадрова перевірка -> офер

Якщо це не для вас, але ви знаєте людину, яка створена для цієї вакансії, — порекомендуйте, будь ласка!

Вітаємо в King Group ー місці, де зустрічаються найкращі люди з IT- та гемблінг-індустрії, щоб разом робити дивовижні речі. Ми оперуємо численними проєктами у сфері iGaming на ринках України, Європи та США, інвестуємо у венчурні стартапи, перспективні ідеї та людей. 
Ми активно зростаємо та розширюємося, успішно запустивши та розширивши низку нових продуктів протягом останнього року.
Наразі ми у пошуках Junior Data Scientist, що доєднається та підсилить нашу Analytics & Insights команду.

Про роль: Ми шукаємо талановитого та амбіційного Data Science на повний робочий день для участі в челенджових iGaming проєктах. 

Основні вимоги:
— Ступінь бакалавра/магістра або еквівалентний досвід у галузі математики, статистики, інформатики чи суміжних галузей;
— 1+рік досвід роботи Data Scientist/Data Analyst;
— Глибокі знання математики, статистики та теорії ймовірностей;
— Навички програмування на Python (1,5+ року);
— Досвід роботи з ML-бібліотеками: Pandas, Numpy, Matplotlib, Scikit-learn;
— Досвід роботи із SQL;
— Глибоке розуміння класичних ML-алгоритмів: Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, Boostings,KMeans;
— Досвід роботи з Unsupervised Learning та Time Series modeling; 
— Досвід роботи з Git;
— Знання англійської мови на рівні B1+;

Однозначно буде великою перевагою:
— Досвід роботи з Docker;
— Досвід роботи DL framework: TensorFlow, PyTorch (+ CUDA);
— Досвід з GCP cloud: BigQuery, Cloud Functions.
 
Тобі точно до нас, якщо ти:
— Володієш відмінними аналітичними навичками та критичним мисленням;
— Маєш сильні організаторські здібності;
— Уважний до деталей, а також маєш навички комплексного вирішення проблем, управління часом і логіки;
— Маєш жагу до різного роду досліджень та самовдосконалення;
— Володієш навичками ефективної комунікації, здатний чітко та лаконічно представляти дані командам та зацікавленим сторонам.

Ми пропонуємо:
— Відсутність бюрократії в процесах прийняття рішень і можливість безпосередньо впливати на продукт/проєкт;
— Можливість навчатися – або навчати (маємо проєкти з інтернатури та менторства);
— Реалізація ідей через власні проєкти - Не бійтесь експериментувати! Пропонуйте та овнеріть процес реалізації;
— Підтримуюче середовище та команда, із якою можна робити дійсно круті продукти, що змінюють ринок;
— Зарплату рівня IT-/iGaming-ринку та повний соцпакет (медична страховка, консультації терапевта в офісі, компенсація спортзалу, компенсація вартості ланчів з доставкою тощо);
— Зручний офіс у центрі Києва (пішки зі Звіринецької/Либідської) із зеленою панорамною терасою. Проблема блекаутів вирішена на 100%;
— Відпустка — у тебе буде 17 днів оплачуваної відпустки та 3 екстравихідні — одруження, народження дитини, непередбачувані події та інше.
— Бонус за рекомендацію - Ми завжди радіємо та цінуємо те, що тіммейти рекомендують своїх друзів, тому до плюсів роботи з перевіреною та надійною людиною ми додаємо бонус;
— Релокейт - зміна міста проживання завжди спонукає до додаткових витрат, а наш бонус допомагає пройти цей період без зайвих стресів.

Якщо ти шукаєш для себе стабільну компанію з класними людьми та можливістю росту - тобі до нас! Відправляй резюме!


 

Мова та технології

Python NLP  Hugging Face Transformers  OpenAI API   LangChain  NLTK  spaCy

LLM GPT  BERT  T5  LLaMA  AWS  PyTorch  TensorFlow  BLEU   ROUGE   perplexity  

Твої обов’язки:

Розробка та впровадження моделей LLM

Адаптація існуючих open source  LLM ( LLaMA, або Hugging Face Transformers) під специфічні бізнес-завдання контактного центру на українській мові

Налаштування моделей для роботи з різними мовами, контекстами та специфікою галузі

Інтеграція моделей у робоче середовище:

Розробка API для інтеграції чат-ботів у системи контактного центру

Забезпечення безперервної інтеграції та доставки (CI/CD) моделей у продакшн середовище

Покращення моделей та їх продуктивності

Тонке налаштування (fine-tuning) моделей на специфічних даних компанії

Моніторинг продуктивності моделей та внесення оптимізацій для покращення точності, швидкості та релевантності відповідей

Робота з даними:

Збір, обробка та анотація текстових даних для навчання

Впровадження методів генерації синтетичних даних для розширення датасетів

Використання методів фільтрації та очищення даних для забезпечення якості

Тестування та експерименти:

Проведення A/B тестування функціоналу чат-бота

Дослідження та впровадження методів навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning) для покращення взаємодії чат-бота з клієнтами

Співпраця з командами:

Тісна взаємодія з бізнес-аналітиками, продуктовими менеджерами та розробниками для формування вимог

Робота з командами DevOps для забезпечення стабільності сервісу

Вимоги:

Вища технічна освіта в галузі комп’ютерних наук, прикладної математики, штучного інтелекту або суміжних напрямів

2- 3 роки досвіду розробки машинного навчання

Досвід роботи з LLM та NLP-проектами (українською мовою)

Успішно реалізовані проекти у сфері створення інтелектуальних чат-ботів

Мови програмування: Впевнене володіння Python

Інструменти та фреймворки для NLP:

Hugging Face Transformers, OpenAI API, LangChain, NLTK, spaCy

Моделі глибокого навчання:

Досвід роботи з LLM (GPT, BERT, T5, LLaMA тощо)

Робота з AWS  для розгортання моделей

Знання основ препроцесингу тексту: токенізація, нормалізація, видалення шумів

Інструменти навчання: PyTorch, TensorFlow

Контроль версій: Git

Метрики: Вміння оцінювати моделі за допомогою таких метрик, як BLEU, ROUGE, perplexity

Вміння формулювати задачі та пропонувати рішення

Самостійність у прийнятті рішень та розробці функціоналу

Командна робота та взаємодія з іншими департаментами

Добре мати:

Досвід у навчанні моделей з підкріпленням (RLHF) для генерації тексту

Знання архітектури LLM та можливість модифікації існуючих моделей

Досвід інтеграції чат-ботів із системами CRM, Help Desk або іншими сервісами

Знання принципів роботи з векторними базами даних (наприклад, Pinecone, Weaviate, FAISS) для пошуку по тексту

Що ми пропонуємо:

Роботу у цікавих проектах з нестандартними рішеннями

Ринкову оплату праці

Повний бухгалтерський супровід

Performance review

Командну підтримку у адаптації на новому робочому місці

Швидкість у прийнятті рішень

Безпосередній вплив на розвиток продукту

Оплачувані лікарняні та відпустка

Можливість повного remote

Гнучкий графік роботи, де головне – результат.

Ти в пошуках нових можливостей?

Ми шукаємо талановитого та мотивованого Middle Data Scientist / Econometrist, який візьме на себе роль МММ-експерта (Marketing Mix Modeling), приєднавшись до міжнародної рекламно-комунікаційної групи Publicis Groupe.

Publicis Groupe в Україні представлена медійними, креативними та PR агенціями — Leo Burnett, MSL, Performics, Publicis Ukraine, Saatchi & Saatchi, Spark Foundry, Starcom, Zenith.

Що ми пропонуємо:

• ти будеш працювати з міжнародними світовими брендами;
• ти будеш мати доступ до інструментів і кейсів наших клієнтів з усього світу і зможеш використати ці знання та досвід на практиці;
• у нас офіційне працевлаштування («біла» зарплата) та умови згідно законодавства України;
• 24 календарних дні оплачуваної відпустки, оплачувані лікарняні;
• страхування життя та здоров’я на корпоративних умовах;
• гібридний або повністю віддалений графік роботи;
• сучасний офіс в центрі Києва, настільний теніс/футбол, PlayStation, настолки;
• конкурентна зарплата;
• програма розвитку працівників, доступ до локальних та міжнародних курсів та тренінгів;
• участь в локальних і міжнародних професійних конференціях, тренінгах;
• корпоративні курси англійської мови;
• круті корпоративи 😉

Що чекає на нашого майбутнього Data Scientist / Econometrist:

• залучення у full-cycle проєкти по моделюванню: від брифінгу з клієнтами, збору та аналізу даних до побудови моделей, інтерпретації результатів та презентації клієнту
  • робота з великими обсягами даних: збір, очистка та підготовка даних для подальшого аналізу та моделювання
  • робота з поточними методологіями та інструментарієм для побудови та оптимізації ML моделей (зокрема Marketing Mix Modeling) різного рівня складності для аналізу, оптимізації медіа міксу та прогнозування бізнес-показників
  • аналіз та інтерпретація результатів: детальний аналіз результатів моделювання, формулювання зрозумілих бізнес-висновків та розробка рекомендацій
  • візуалізація та презентація результатів: підготовка звітів у зручному для сприйняття вигляді та представлення результатів клієнту в зрозумілій формі
• удосконалення поточких методологій та тестування нових підходів в рамках спільної командної роботи: оптимізація та вдосконалення якості моделей, автоматизація процесів моделювання та тестування нових методів для розширення експертизи
• міжнародна співпраця: взаємодія з колегами Publicis Groupe та клієнтами з інших країн для обміну досвідом та вирішення спільних завдань 🌍

Наш майбутній Data Scientist / Econometrist має:

• досвід роботи з методами описового та прогнозного аналізу, зокрема з регресією (лінійною та нелінійними трансформаціями)
• практичний досвід побудови економетричних моделей (буде перевагою досвід побудови атрибуційних та маркетинг-мікс моделей)
• знання MS Office (продвинуте володіння MS Excel, MS Power Point)
• досвід використання Python або R для аналізу даних та побудови моделей
• навички візуалізації даних та підготовки звітів
• English не нижче рівня B2 Upper-Intermediate
• досвід співпраці в мультинаціональних командах з великими проєктами із залученням різних департаментів та розуміння маркетинг і бізнес метрик буде перевагою

Просто відгукуйся на цю вакансію — з нетерпінням чекаємо на зустріч з тобою!

Eleven — рекрутингова агенція, яка спеціалізується на пошуку працівників для компаній у галузі військових технологій.

Наша мета — підтримувати розвиток оборонної промисловості та допомагати об’єднувати тих, хто наближає до перемоги.

Ми шукаємо профільних спеціалістів зі стажем роботи на виробництві та кандидатів з мінімальним досвідом, допомагаючи їм робити перші кроки та отримувати практичні навички з реальними роботодавцями.

Роботодавець — українська компанія, яка займається виробництвом компонентів електроніки та приладів у сфері оборонних технологій від ідеї до втілення!

Зараз ми шукаємо Computer Vision Engineer

Обов’язки:

• Розробка та оптимізація алгоритмів компʼютерного зору для обробки зображень та відео.
• Інтеграція моделей CV/ML у реальні системи (вбудовані пристрої, серверні рішення або хмарні сервіси).
• Робота з бібліотеками OpenCV, TensorFlow, PyTorch та іншими інструментами.
• Розпізнавання об’єктів, сегментація зображень, трекінг руху, обробка потокового відео.
• Тестування, профілювання та оптимізація коду для підвищення продуктивності.
• Співпраця з командою розробників та інженерів вбудованих систем.

Вимоги:

• Досвід роботи з Python та/або C++.
• Глибокі знання алгоритмів обробки зображень та відео.
• Досвід з OpenCV, NumPy, scikit-image або аналогічними бібліотеками.
• Розуміння принципів нейронних мереж (CNN, YOLO, Mask R-CNN тощо).
• Досвід роботи з PyTorch або TensorFlow.
• Вміння працювати з Git та системами керування версіями.
• Базове знання Linux та командного рядка.
• Рівень англійської - читання технічної документації.

Буде плюсом:

• Досвід оптимізації моделей під NVIDIA Jetson, OpenVINO або TensorRT.
• Розробка під мобільні платформи (Android, iOS).
• Знання CMake та компіляції під вбудовані платформи.
• Розуміння методів SLAM, 3D реконструкції та роботи з LIDAR.

Якщо цікаво працювати над інноваційними рішеннями у сфері військових технологій — будемо раді бачити ваше резюме та познайомитись ближче!