Jobs Data Science

Ми шукаємо Machine Learning Engineer (ML Engineer), який прагне працювати в динамічному середовищі та розділяє цінності взаємної довіри, відкритості та ініціативності.

ПриватБанк — є найбільшим банком України та одним з найбільш інноваційних банків світу. Займає лідуючі позиції за всіма фінансовими показниками в галузі та складає близько чверті всієї банківської системи країни.

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

Основні обов’язки:

- Розробка GenAI рішень: Створення та підтримка пайплайнів для генерації персоналізованого контенту (текст, зображення) під задачі CVM
- Fine-tuning та адаптація моделей: Донавчання моделей на внутрішніх даних банку для забезпечення необхідного Tone of Voice та візуального стилю
- Створення AI-асистентів для автоматизації внутрішніх задач 
- Тісна взаємодія з технічними командами та бізнес-замовниками для успішного впровадження ML-сервісів у внутрішні системи та процеси банку

Основні вимоги:

- Вища освіта (в галузі прикладної математики, статистики, економічної кібернетики, програмування)

- 2+ роки досвіду роботи в області в Data Science / Machine Learning

- Досвід повного циклу розробки моделей: від збору даних та аналізу до впровадження.

- Досвід написання запитів до БД

- Практичний досвід роботи з GenAI: успішні кейси донавчання LLM або моделей генерації зображень
Відмінне знання Python (ML toolkit) та SQL (написання складних запитів, оптимізація)

- Глибоке розуміння методів машинного навчання, алгоритмів, математичної статистики, теорії ймовірностей та аналізу даних.

- Практичний досвід роботи з Amazon Bedrock та Google Gemini, а також використання оркестраторів (наприклад, LangChain або LlamaIndex) для побудови застосунків

- Глибоке розуміння технік генерації (Prompt Engineering, In-context learning) та досвід налаштування моделей для створення персоналізованого контенту (текст/зображення) під бізнес-вимоги

- Вміння створювати чітку технічну документацію та візуалізувати результати роботи моделей

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

Ми шукаємо Machine Learning Engineer, який приєднається до нашої команди! Якщо тебе цікавить прикладний ШІ, агентні системи та ти хочеш створювати інтелектуальні інструменти, які співпрацюють з людьми, — будемо раді бачити тебе у команді. Приєднуйся до нас і долучайся до формування майбутніх ШІ-асистентів для робочого середовища.

Ми створюємо просунутого ШІ-асистента, який допомагає командам працювати продуктивніше. Поєднуючи семантичний пошук, агентний ШІ та сучасні мовні моделі, система підсилює внутрішні операції за допомогою розумної, контекстно-залежної підтримки та персоналізованої взаємодії.

Це не просто чат-бот — це система, яка розуміє, адаптується та співпрацює з людьми.

Обовʼязки

• Розробляти та інтегрувати ML- і NLP-моделі для реалізації інтелектуальних функцій асистента
• Створювати агентні робочі процеси з використанням LangChain, LangGraph або подібних фреймворків
• Прототипувати інтерфейси користувача та внутрішні інструменти з використанням Streamlit або Gradio
• Співпрацювати з командами розробки та продукту для планування та впровадження функцій на основі ML
• Працювати з Docker для керування середовищами розробки та виконання
• Використовувати Git для контролю версій та писати чистий, підтримуваний код
• Виконувати запити до структурованих даних за допомогою SQL
• Брати участь у деплойменті та підтримці моделей у хмарному середовищі (переважно Azure)

Вимоги

• Сильні навички роботи з Python
• Досвід роботи з агентними ШІ-фреймворками, такими як LangChain або LangGraph
• Глибоке розуміння основ machine learning та NLP
• Практичний досвід роботи з ML-фреймворками (PyTorch, TensorFlow тощо)
• Знання інструментів прототипування (Streamlit, Gradio)
• Розуміння найкращих інженерних практик: Git, Docker, базові знання хмарних сервісів, оцінка задач
• Практичні навички роботи з SQL
• Володіння англійською мовою на рівні Upper-Intermediate (усно та письмово)

Перевагою буде

• Досвід роботи з іншими агентними або LLM-оркестраційними інструментами
• Досвід у MLOps або деплойменті моделей
• Впевнене користування Linux-терміналом

______________________________________________________________________

We’re looking for a Machine Learning Engineer to join our team!
If you’re excited about applied AI and agentic systems and want to develop intelligent tools that truly collaborate with people, we’d love to have you join our team. Join us and help shape the future of AI-powered workplace assistants.

We’re building an advanced AI assistant that helps teams work smarter. By combining semantic search, agentic AI, and state-of-the-art language models, the system enhances internal operations through intelligent, context-aware support and personalized interactions.

It’s not a chatbot — it’s a system that understands, adapts to, and collaborates with humans.

Responsibilities

• Develop and integrate ML and NLP models to power intelligent assistant features
• Build agentic workflows using LangChain, LangGraph, or similar frameworks
• Prototype user interfaces and internal tools using Streamlit or Gradio
• Collaborate with the engineering and product teams to plan and deliver ML-driven features
• Work with Docker to manage development and runtime environments
• Use Git for version control and write clean, maintainable code
• Query structured data using SQL
• Contribute to model deployment and operations in a cloud environment (primarily Azure)

Requirements

• Strong proficiency in Python
• Experience with agentic AI frameworks such as LangChain or LangGraph
• Solid understanding of machine learning and NLP fundamentals
• Hands-on experience with ML frameworks (e.g., PyTorch, TensorFlow)
• Familiarity with prototyping tools such as Streamlit or Gradio
• Knowledge of engineering best practices: Git, Docker, cloud basics, and task estimation
• Practical knowledge of SQL
• Upper-Intermediate level of English (both written and spoken)

Would be a plus

• Experience with other agentic or LLM orchestration tools
• Experience with MLOps or model deployment
• Comfortable working in Linux terminal environments