Jobs ML / AI

Why This Role Matters

Natural Links is evolving from a service company into a technology-driven SEO platform.
This role is foundational to that transition

Mission

Build and scale the AI infrastructure behind Natural Links’ automation platform.

What You’ll Do

• Design and implement AI service architecture

• Build LLM orchestration layer (caching, logging, cost control)

• Develop embeddings & semantic search infrastructure

• Create ML-based domain scoring pipelines

• Build scalable Python backend services

• Set up CI/CD and production deployment
  
  

Requirements

• 2+ years Python backend experience

• Production system design experience

• LLM API & embeddings experience

• SQL and data modeling

• Docker + AWS/GCP

• Strong architecture mindset

Nice to Have

• Vector databases

• ML pipelines

• Kubernetes / Terraform

• SEO or marketing tech background

For a client based in Frankfurt, we are looking for a Senior Cloud Engineer (AI/ML) to support the further development and optimization of an enterprise Data & AI platform.

Project Details

• Start: ASAP

• Duration: 6 months (extension possible)

• Workload: Full-time preferred

• Location: Remote within Europe (including Ukraine)

• Language: English

Role Overview

You will work on the enhancement of an existing Data & AI platform, enabling teams to efficiently build and operate both classical and Generative AI use cases.

The role combines cloud architecture, Kubernetes engineering, DevOps practices, and AI/ML platform management.

This is a senior-level, hands-on position requiring strong Azure and AKS expertise.

Key Responsibilities

• Develop and optimize the existing Data & AI platform

• Design and implement platform features based on architectural standards

• Manage and enhance the AI/ML framework on AKS

• Execute POCs for new features and technologies

• Improve platform robustness, scalability, and security

• Collaborate closely with architects and coach technical team members

• Analyze and resolve platform-related customer requests

• Document and test implemented features

Mandatory Experience (Must-Have)Cloud & Kubernetes

• Strong expertise in Azure Cloud

• Deep hands-on experience with AKS (Azure Kubernetes Service)

• Experience with managed Kubernetes environments

• Experience with Azure Machine Learning

• Experience with Azure OpenAI

• Hands-on exposure to Databricks ML components

• Infrastructure-as-Code using Terraform

• CI/CD tools: Azure DevOps or GitHub Actions

• Observability tools (Prometheus, Grafana, Elastic)

• Bash scripting

• Strong understanding of cloud security, RBAC, IAM

 Programming

• Experience with Python, Go, or Rust

 Important

This is a senior-level engineering role requiring strong hands-on experience with Azure, AKS, and AI platform technologies.

We are considering candidates based in Europe and Ukraine.

 Hiring Process

1️⃣ Recruiter screening call
2️⃣ HR interview
3️⃣ Technical interview with the client
4️⃣ Offer

We are looking for a Middle AI Engineer to design, build, and integrate AI-powered features into real production systems.

This role focuses on the practical application of AI, primarily LLM-based solutions, conversational systems, automation, and AI integrations within existing products and platforms.
The ideal candidate is not a researcher, but a hands-on engineer who delivers AI features that solve real business problems.

Key Responsibilities

• Design and implement AI-powered features for SaaS platforms, internal tools, and customer-facing products

• Build and integrate LLM-based solutions (chatbots, copilots, assistants, content generation)

• Implement prompting strategies, RAG pipelines, and vector search

• Integrate AI capabilities into existing systems (CRM, ERP, CMS, web platforms)

• Develop and maintain AI backend services (APIs, microservices)

• Work closely with product and business stakeholders to translate requirements into AI solutions

• Ensure performance, reliability, and security of AI integrations

• Optimize cost, latency, and output quality

• Support MVPs through production-ready deployments

Core Technical Skills (Must-Have) AI / LLM

• Hands-on experience with LLMs (OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, etc.)

• Prompt engineering and prompt optimization

• Retrieval-Augmented Generation (RAG)

• Vector databases (Pinecone, FAISS, Weaviate, Qdrant)

• Evaluation of AI outputs (quality control, hallucination mitigation)

Backend Engineering

• Strong proficiency in Python

• Experience building REST / GraphQL APIs

• Integrating AI into backend services

• Familiarity with async processing and job queues

Cloud & Infrastructure

• Hands-on experience with AWS, Azure, or GCP

• Understanding of basic MLOps concepts (monitoring, versioning, lifecycle)

• Containerization (Docker) is a plus

Nice-to-Have Skills

• Experience with JavaScript / Node.js / .NET / PHP systems

• Frontend awareness (React / Vue) for AI feature integration

• Knowledge of data pipelines and ETL processes

• Experience with no-code / low-code AI tools

• Exposure to regulated domains (healthcare, finance) is a plus

МІЙ БАНК — МОЯ ОПОРА.

ОЩАДБАНК запрошує до команди Senior ML Engineer

Ключові завдання:

• розробка, тренування та валідація ML/DL моделей для ключових банківських юзкейсів;
• побудова та оптимізація feature engineering пайплайнів для великих табличних даних та неструктурованих документів;
• налаштування гіперпараметричного пошуку (Optuna / Ray Tune), reproducible експериментів;
• підготовка моделей до production: оптимізація inference, форматування (ONNX/torchscript), інтеграція з MLOps;
• участь у проектуванні та реалізації пайплайнів моніторингу, drift detection, retraining;
• співпраця з Data Engineers (data pipelines, feature store) та DevOps (CI/CD, інфраструктура);
• менторинг ML- та DS-команди, участь у code review, написання технічної документації.

Технічні вимоги:

1. Machine Learning & Deep Learning:

• 5+ років досвіду в ML/DL, з них 2+ роки в production;
• PyTorch: побудова моделей, custom layers/losses, базовий distributed training;
• практичний досвід з XGBoost / CatBoost / LightGBM у продакшені;
• feature engineering та feature selection для high-dimensional табличних даних;
• hyperparameter optimization (Optuna, Ray Tune);
• базовий досвід у model monitoring, drift detection, retraining.

2. MLOps & Infrastructure (на рівні впевненої співпраці):

• розуміння Docker/Kubernetes для контейнеризації та оркестрації ML-сервісів;
• досвід роботи з CI/CD для ML (GitLab CI / GitHub Actions / Jenkins);
• знання інструментів model versioning та experiment tracking (MLflow, DVC, W&B);
• бажано: досвід з feature store (Feast / аналоги), model serving (TorchServe, Triton, ONNX Runtime);
• cloud або on-prem ML стек (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI чи внутрішні рішення).

3. Software Engineering:

• Python 3.10+ (strong level): типізація, модульна архітектура, чистий код;
• REST API (FastAPI), Pydantic, базовий асинхронний стек (asyncio / aiohttp);
• робота з SQL (PostgreSQL, Oracle) та NoSQL/columnar (MongoDB, ClickHouse);
• Git, code review, unit/integration тести (pytest / unittest).

4. Production & Performance:

• розуміння оптимізації моделей: quantization, pruning, distillation (як плюс);
• Trade-offs batch vs real-time inference, latency / throughput / cost;
• базовий досвід з distributed training (PyTorch DDP / Horovod);
• моніторинг та логування (Prometheus, Grafana, ELK або аналоги).

Банківська специфіка

1. Regulatory & Compliance:

• практичний досвід explainability (SHAP, LIME, feature importance);
• участь у процесах model validation / model risk management (backtesting, stability).

2. Banking Use Cases (досвід хоча б з 2–3):

• Credit scoring / credit risk;
• Fraud detection (онлайн/near real-time);
• AML / KYC;
• Churn prediction, next-best-offer / next-best-action;
• Collections / стратегії стягнення;
• Credit Memo.

3. Data Security:

• робота з PII, анонімізація/маскування;
• розуміння secure deployment, шифрування, доступи (OAuth2, JWT, RBAC — як плюс).

Soft Skills & Leadership

• досвід роботи у cross-functional командах (DS, DevOps, Risk, Business);
• менторинг junior/middle ML/DS спеціалістів;
• уміння пояснювати результати моделей нетехнічним стейкхолдерам;
• активна участь у code review, стандартизації підходів до моделювання;
• досвід роботи за Agile/Scrum.

Ми гарантуємо:

• умови для професійного та кар’єрного зростання кожного співробітника;
• офіційне працевлаштування із дотриманням всіх соціальних гарантій згідно КЗпП (оплачувані лікарняні, відпустку від 29 календарних днів на рік);
• безкоштовне медичне страхування для всіх працівників.

Надсилайте Ваше резюме — станьте частиною команди ОЩАДУ!