Jobs ML / AI

Ми — українська продуктово-інженерна компанія у сфері DefTech, що спеціалізується на розробці та виробництві засобів цифрової обробки сигналів.

Шукаємо Junior AI/ML Engineer, який хоче працювати над інженерними рішеннями у сфері розробки радіоелектронного обладнання.
 

Необхідні навички

— Впевнене володіння Python;
— Базове розуміння ML/DL (архітектури нейронних мереж, процес навчання, метрики якості);
— Знайомство з PyTorch або TensorFlow;
— Розуміння основ NLP та обробки текстових даних;
— Базове розуміння обробки аудіоданих (формати, частота дискретизації, спектрограми);
— Досвід fine-tuning моделей (LoRA, QLoRA);
— Здатність самостійно досліджувати проблему, аналізувати документацію та наукові публікації для пошуку рішень;

Буде перевагою

— Досвід роботи з LLM (HuggingFace Transformers, prompt engineering);
— Досвід роботи з моделями розпізнавання мовлення (Whisper, Wav2Vec тощо);
— Знайомство з RAG та векторними базами даних (FAISS, ChromaDB тощо);
— Досвід підготовки датасетів для навчання та донавчання моделей (збір, розмітка, аугментація, валідація даних);
— Досвід з фреймворками для інференсу (vLLM, TGI, Ollama);
— Розуміння методів оптимізації моделей (квантизація, дистиляція, pruning);
— Досвід бенчмаркінгу та порівняльного аналізу моделей;

Інші вимоги:

— Розглядаємо спеціалістістудентів 4 курсу та магістратури або випускники інженерних та математичних спеціальностей; 
— акуратність та відповідальність — від якості виконання задач залежить надійність продукції, що випускає підприємство;
— відкритість до зворотного зв’язку та конструктивна комунікація в команді;
— бажання розвиватися у сфері Deftech;
— готовність працювати в офісі, оскільки робота пов’язана з обладнанням на виробництві (Київ, Лівий берег).

Ми пропонуємо:

— навчання в команді висококваліфікованих спеціалістів;
— конкурентну заробітну плату з регулярним переглядом залежно від професійного розвитку;
— обіди за рахунок компанії;
— всі необхідні технічні засоби для комфортної роботи;
— офіційне працевлаштування відповідно до КЗпП, оплачувана відпустка 24 календарних дні та лікарняні;
— можливість бронювання для військовозобов’язаних.
 

Будемо раді зростати разом та створювати топові інженерні рішення!

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.

Шукаємо AI Engineer, який/яка буде створювати та масштабувати AI-сервіси для мільйонів користувачів освітньої екосистеми. Ви працюватимете над AI-моделями, алгоритмами та інтелектуальними пайпланами обробки даних.
 

Наша команда шукає людину, яка:

• Має досвід роботи у сфері АІ/ML від 3 років
• Має досвід створення агентних AI систем за допомогою langchain, langgraph, llama-index тощо
• Володіє Python на високому рівні; знання PySpark буде перевагою
• Має досвід розгортання AI-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 тому числі LLM
• Знає основи контейнеризації та оркестрації (Docker, Kubernetes)
• Має вищу освіту
   

Буде перевагою:

• Досвід роботи з графовими базами даних (Neo4j тощо)
• Досвід з системами LLM телеметрії, такими як Arize Phoenix
• Досвід створення Front-end застосунків для прототипування
• Досвід роботи з аналітикою
   

Чим ви будете займатися:

• Реалізовувати нові і удосконалювати існуючі АІ-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! 

Міжнародна AI-студія шукає режисера монтажу, який хоче розвиватися в напрямку AI filmmaking та AI-режисури.

Ми створюємо серіальний vertical-контент у форматі 9:16 та будуємо production pipeline, де значна частина відео створюється за допомогою Generative AI.

Кого шукаємо

Нам потрібен не просто технічний монтажер, а людина з режисерським мисленням — яка бачить сцену цілісно, відчуває драматургію, ритм, композицію та розуміє, як зробити історію сильнішою візуально.

Важливо:

• досвід режисури монтажу / video editing;
• сильне відчуття драматургії, темпу та storytelling;
• розуміння крупностей, ракурсів, композиції, camera movement та continuity;
• здатність бачити, яких кадрів бракує сцені, а не лише працювати з уже готовим матеріалом;
• хороший візуальний смак;
• інтерес до Generative AI та бажання активно розвиватися в цьому напрямку.

Досвід з Kling, Runway, Veo, Higgsfield, Midjourney та іншими AI tools буде плюсом, але не є обов'язковою вимогою.

Що далі

Це роль із можливістю поступово перейти від режисури монтажу до AI Director: працювати не лише з готовим матеріалом, а й із генерацією кадрів, постановкою сцен, camera movement, персонажами та візуальною мовою серіалу.

Формат: remote

Проєкт: міжнародна AI vertical drama studio

Надсилайте портфоліо / showreel. Якщо вже експериментували з AI-video — додавайте навіть особисті або тестові роботи.

Ми ПРАЦЮЄМО, щоб мільйони українців впевнено рухались вперед. Тому тут твоя робота справді важлива. Долучайся до команди ОККО, формуймо надійний тил нашої країни разом!

Долучайся до команди ОККО!

Шукаємо AI/ML Engineer!

Приєднуйся, бо ми:

• офіційно і швидко приймаємо на роботу з першого дня;
• не затримуємо зарплату;
• оплачуємо відпустку (24 дні в рік) та лікарняний;
• забезпечуємо безкоштовне медичне страхування для кожного працівника (купівля ліків, лабораторні дослідження, медогляди, амбулаторна допомога та ін.);
• підтримуємо та допомагаємо один одному, адже ОККО — це велика і дружня команда;
• ОККО — це український бізнес, який визначено критично важливим для функціонування економіки та забезпечення життєдіяльності населення України. Наші військовозобов'язані працівники підлягають бронюванню згідно умов, визначених законодавством.

Що треба робити?

• займатися розробкою та впровадженням GenAI рішень:
  • розробляти системи автоматичної обробки документів;
  • реалізовувати knowledge retrieval sysytems з використанням RAG підходів;
  • впроваджувати LLM-based automation;
• будувати end-to-end рішення:
  • реалізовувати повний цикл — від ідеї та прототипу до production;
  • інтегрувати рішення з внутрішніми системами та API;
• працювати з LLM:
  • виконувати prompt engineering;
  • здійснювати fine-tuning / optimization (за потреби);
  • забезпечувати контроль якості та стабільності відповідей;
• займатися розробкою та оптимізацією RAG систем;
• обробляти неструктуровані дані:
  • виконувати парсинг документів (PDF, таблиці, текст);
  • здійснювати витягування та структуризацію даних;
• будувати ML/LLM пайплайни:
  • забезпечувати їх масштабованість і підтримуваність;
  • враховувати latency та cost.
     

Що ми очікуємо?

• сильна база в класичному ML та NLP;
• розуміння принципів роботи LLM та практичний досвід їх використання;
• досвід роботи з LLM: fine-tuning / post-fine-tuning;
• розуміння RAG: базовий досвід побудови RAG-систем;
• впевнене володіння Python та фреймворками для deep learning (наприклад, PyTorch);
• LLM / GenAI: OpenAI, Anthropic, Hugging Face;
• LLM orchestration: LangChain, LlamaIndex або аналоги;
• Vector DB: Pinecone, Chroma або аналоги;
• Досвід із базами даних: SQL, NoSQL;
• базове знання Azure для деплойменту АІ рішень.

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 AI Engineer до Tech команди.
 

Ти будуватимеш внутрішні AI-рішення з нуля — від архітектури до продакшену. Твої системи напряму впливатимуть на ефективність команд, що працюють з 70M+ користувачами по всьому світу. Це не підтримка і не супровід — це реальна розробка, яка формує фундамент AI в компанії.
 

У команді ти працюватимеш разом з Антоном Водолазьким (СТО OBRIO). Працюючи напряму з ним, ти матимеш реальний вплив на технічну стратегію продукту, швидкі рішення та можливість будувати AI-рішення на рівні бізнесу.
 

Які виклики тебе чекають?

• Побудувати внутрішні AI-рішення з нуля .
• Перетворювати бізнес-запити команд у ефективні LLM-архітектури (RAG, embeddings, vector search).
• Закласти фундамент AI-інфраструктури, яка зростатиме разом із бізнесом.
   

Твій вплив ми бачимо в:

• Скороченні часу команд на рутинні задачі завдяки AI-автоматизації процесів.
• Формуванні AI як реального бізнес-інструменту, а не експерименту.
• Створенні довгострокової цінності — AI-систем, які напряму впливають на ефективність компанії.
• Підвищенні швидкості прийняття рішень через кращий доступ до даних і знань.
   

Що сприяє твоєму успіху у цій ролі?

• Ти маєш 1+ рік досвіду у розробці та інтеграції AI/LLM-рішень
• Ти реалізовував RAG, embedding-процеси або налаштовував векторні БД
• Ти розбираєшся в LLM, prompt engineering і контекстному менеджменті
• Володієш Python та/або JavaScript
• Маєш досвід із LangChain, PydanticAI, LlamaIndex або схожими фреймворками
• Працював з N8N, Diffy чи іншими automation/оркестраційними платформами
• Володієш знаннями класичних ML-алгоритмів (Regression, Tree-based, Clustering)
• Розумієш основи MLOps, CI/CD, контейнеризації

• Впевнено читаєш технічну документацію, API, працюєш із логами та observability.

   

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 наш найаючий процес: Інтро-кол з TA Specialist ➡️ Тестове завдання ➡️ Технічне інтерв’ю з СТО ➡️ Job Offer
 

Do Big. Be Great.

Про підрозділ

Центр спеціальних операцій «А» Служби Безпеки України – підрозділ Сил Оборони України, який проводить унікальні спеціальні заходи, що змінюють хід війни. Якщо ти вмотивований і впевнений у своїх силах – проходь відбір, долучайся до команди та давай разом напишемо історію Перемоги!

Ми — інтелектуально-аналітичний напрям підрозділу: працюємо з великими масивами даних у високочутливому контексті, підтримуючи операційні рішення, де критичні точність і швидкість аналізу. Частина деталей наших задач залишається непублічною.
 

Про роль

Ми шукаємо Senior AI Engineer, який здатен не просто експериментувати з моделями, а вбудовувати AI-рішення у реальні продуктові та операційні процеси. Роль передбачає роботу в умовах невизначеності, самостійне проєктування архітектури рішень і відповідальність за їх стабільну роботу в проді.
 

Основні обов'язки

• Проєктування та впровадження AI-систем на базі LLM для роботи зі складними масивами даних.
• Побудова pipeline'ів для обробки, збагачення та структурування текстової інформації (NLP, LLM, RAG).
• Інтеграція AI-рішень із внутрішніми системами та джерелами даних.
• Розробка та оптимізація промптів, агентних сценаріїв і автоматизованих аналітичних процесів.
• Виведення рішень у продакшн: моніторинг якості, продуктивності та стабільності роботи моделей.
• Виявлення неочевидних зв'язків і патернів, що мають вплив на безпеку та ефективність операцій.
• Участь у формуванні та розвитку архітектури аналітичних рішень.
   

Вимоги

• 5+ років практичного досвіду розробки AI/ML-рішень.
• Впевнене володіння Python, досвід роботи з LLM API (OpenAI, Anthropic тощо) та фреймворками для побудови LLM-застосунків.
• Здатність самостійно формулювати задачі там, де немає готових рішень.
• Розуміння принципів роботи мовних моделей (LLM) та досвід їх прикладного використання.
• Аналітичне мислення, системний підхід, відповідальність.
   

Умови

• Формат: мобілізація до кінця воєнного стану або служба за контрактом
• Локація: Київ/Київська область
• Забезпечення всім необхідним спорядженням, обладнанням і ресурсами для виконання завдань
• Задачі з прикладним впливом, у сильній команді професіоналів
• Навчання та постійний професійний розвиток
• Середовище, де важливий результат, а не формальності

З вас — системне мислення та відповідальність.
З нас — складні, змістовні й по-справжньому важливі задачі.

Galaktica — українська продуктова IT-компанія, що з 2019 року створює мобільні застосунки та вебпродукти для ринків Tier-1. У команді 350+ фахівців з провідною експертизою, які працюють з різних куточків світу. Ми розвиваємо міжнародні продукти, експериментуємо з підходами і швидко масштабуємо рішення, які покращують життя мільйонів користувачів.
Важливою складовою бізнесу Galaktica є благодійність. З 2022 року ми спрямували велику кількість волонтерської допомоги в різні напрямки. У першу чергу, підтримка ЗСУ: десятки позашляховиків і комерційних квадрокоптерів, сотні FPV-дронів, НРК з турелями, квадроцикли. Також розвиваємо два благодійні фонди: робимо фокус — реабілітація військових і підтримка дітей військовослужбовців та постраждалих від війни
Про роль:
Зараз ми в пошуку Middle AI Engineer для роботи з AI фічами у трьох наших продуктах. Позиція чудово підійде спеціалісту, який прагне самостійно вести свої рішення, пропонувати власне бачення та мати можливість впливати на реальні бізнес показники.

Твої задачі та зони відповідальності:
 

• Розробити та інтегрувати AI-фічі, використовуючи Python, LLM API, PostgreSQL і векторний пошук.
• Налаштувати промпти, оцінювання моделей, A/B-тести та regression-тести.
• Проаналізувати продакшен-кейси, поведінкові патерни та нові AI-підходи.
• Контролювати якість моделей у продакшені та усувати інциденти.
• Спланувати нові AI-фічі разом із продуктовою командою та підготувати RFC.
• Проводити code review, оновлювати документацію та ділитися знаннями з командою.

Які навички та критерії нам зараз важливі:
 

• комерційний досвід на аналогічній посаді від 3-х років.
• production-досвід з LLM-based системами.
• Практичний бекграунд у ML або Data Science.
• Python, FastAPI, Pydantic, Grafana, AWS.
• LLM. Langchain, Prompt Engineering, RAG, multi-modal embeddings etc., long agent memories.
• PostgreSQL, Vector store(pg vector).

Що ви знайдете у нас:
 

• Стабільність, на яку можна спертися
  Щодня ми будуємо продуктовий бізнес із довгостроковим баченням та стабільним зростанням. У нас вам не доведеться обирати між надійністю та розвитком — можна одночасно працювати над складними задачами та бути впевненим у завтрашньому дні.
• Гнучкість і комфорт
  Обирате формат роботи, який підходить саме вам: remote, hybrid або офіс у Києві, Львові, Одесі чи Ларнаці. Ми надаємо все необхідне для роботи: ноутбук, монітори, інші гаджети та компенсацію на облаштування домашнього робочого простору. Усі офіси обладнані генераторами та Starlink і доступні для команди 24/7. Робочий графік — з 10:00 до 18:30.
• Турбота
  3 тижні оплачуваної відпустки, необмежені day off та гнучкі sick leaves без зайвої бюрократії. Також ви можете обрати медичне страхування або wellness-бюджет на спорт, психолога, масажі, wellness-процедури чи вітаміни. Додатково компенсуємо 50% податків для співробітників та надаємо повний супровід релокації на Кіпр або Мальту, включно з бухгалтерською і юридичною підтримкою.
• Середовище для зростання
  Ми підтримуємо професійний розвиток співробітників та компенсуємо від 50% до 100% вартості профільних конференцій, тренінгів, сертифікацій, онлайн-курсів і зовнішніх освітніх заходів. У компанії працюють власна LMS-платформа, бібліотека та книжковий клуб. Крім того, наші сертифіковані коучі проводять внутрішні навчання та індивідуальні коуч-сесії, допомагаючи розвивати лідерські навички, досягати професійних цілей і краще розуміти власні сильні сторони. Компенсуємо 70% вартості індивідуальних занять з будь-якої іноземної мови та підтримуємо English Speaking Club.
• Вплив, який відчутний
  У нас немає ролей «для процесу». Ми цінуємо людей, які бачать можливості, беруть відповідальність і впливають на результат. Ваші ідеї не губляться в шарах погоджень — вони можуть перетворюватися на нові продукти, напрямки та рішення для бізнесу.
• Професійне середовище
  Ми віримо, що сильні продукти створюють сильні команди. Тут легко знайти однодумців, отримати підтримку, обмінятися досвідом і разом святкувати перемоги. Спільні спортивні активності, корпоративні тренування з волейболу, бігу та йоги, тімбілдинги, офлайн-зустрічі та внутрішні івенти — від камерних вечорів до масштабних виїзних заходів — є важливою частиною нашої культури. Атмосферу наших івентів можна відчути тут YouTube Galaktica.

🔗 Дізнайся більше про нас:
🌐 Galaktica — офіційний сайт
📸 Instagram (galakticateam) — команда та процес зсередини
🎥 Galaktica. Візитівка — відео-візитівка
Будемо раді обговорити всі твої запитання та запросити на співбесіду!
Наголошуємо, у разі зацікавленості команди у твоїй кандидатурі, ми зв’яжемося будь-яким зручним способом для детального обговорення нашої вакансії!

МІЙ БАНК — МОЯ ОПОРА.

Опора мільйонів українців, хто відтепер каже «МОЄ».

МОЇ ЛЮДИ. МОЯ СПРАВА. МОЯ СВОБОДА.

ОЩАДБАНК запрошує до команди Senior ML Engineer

Про роль

Шукаємо Senior ML Engineer у команду з 5 людей (Team Lead, Middle DS, Senior ML Engineer, Senior Data Engineer, Senior MLOps). Це hands-on IC роль: ви самостійно дизайните рішення, реалізуєте їх і захищаєте перед Team Lead та директором департаменту.

Команда випускає batch-прогнози для propensity-моделей (схильність клієнта до оформлення кредиту, картки, депозиту, преміум-картки тощо). Зараз — щомісячний цикл, ціль — перехід на щотижневий. У production працюють ансамблі з custom PyTorch моделей для табличних даних та tree-based моделей (XGBoost, LightGBM, Random Forest). Наступний етап — LLM-задачі: автоматизація credit memo та внутрішній QA-бот по документації.

Інфраструктура гібридна: дані готуються on-prem (Oracle DB → ClickHouse, feature store на Feast), обчислення — у хмарі. Оркестрація через Airflow, CI/CD — GitLab CI. Валідація моделей (model risk management) — окрема команда, але ви маєте готувати моделі та документацію до їх стандартів.

Ключові задачі:

Моделювання (≈50% часу)

• Розробка та оптимізація propensity-моделей: архітектура PyTorch-моделей для табличних даних (embeddings, custom losses, ensembling strategies), тюнінг tree-based моделей, побудова та калібрування ансамблів
• Гіперпараметричний пошук (Optuna), відтворювані експерименти (MLflow, DVC)
• Підготовка моделей до LLM-задач: fine-tuning, RAG-пайплайни, prompt engineering для credit memo та internal QA

Feature engineering та дані (≈20% часу)

• Проектування та оптимізація feature pipelines: Oracle DB → ClickHouse → Feast → модель
• Робота з великими табличними датасетами: feature selection, temporal feature engineering, обробка категоріальних ознак високої кардинальності
• Співпраця з Data Engineer над якістю та доступністю даних

Production readiness (≈20% часу)

• Докеризація моделей, підготовка inference-пайплайнів для batch-прогнозів
• Оптимізація throughput для переходу з місячного на тижневий цикл (profiling, оптимізація I/O, паралелізація)
• Інтеграція з Airflow DAGs для scheduling тренувань та inference
• Підготовка артефактів для model validation команди: метрики, backtesting, документація стабільності

Процеси та комунікація (≈10% часу)

• Захист технічних рішень перед Team Lead та директором департаменту
• Code review, технічна документація
• Пояснення результатів моделей бізнес- та ризик-стейкхолдерам (feature importance, SHAP)

Обов’язкові навички:

ML / DL — практичний рівень

• 4+ роки досвіду в ML, з них 2+ роки з моделями в production
• PyTorch: custom архітектури для табличних даних (embeddings для категоріальних фічей, numerical encodings, custom loss functions)
• XGBoost / LightGBM / CatBoost: досвід тюнінгу та production-використання
• Ensemble methods: stacking, blending, calibration стратегії
• Feature engineering для high-dimensional табличних даних, робота з temporal features
• Hyperparameter optimization (Optuna)
• Explainability: SHAP, feature importance — для комунікації з бізнесом та model validation

LLM / NLP — базовий+ рівень

• Практичний досвід з LLM: fine-tuning або RAG-пайплайни
• Розуміння архітектур (Transformer, attention), prompt engineering
• Досвід з фреймворками: LangChain / LlamaIndex / vLLM або аналоги

Дані та інфраструктура

• SQL на рівні складних аналітичних запитів (Oracle, PostgreSQL або аналоги)
• Досвід з колонковими СУБД (ClickHouse або аналоги)
• Розуміння feature store концепції (Feast — плюс)
• Docker: створення та оптимізація образів для ML-сервісів

Software Engineering

• Python 3.10+ (strong): типізація, модульна архітектура, чистий код
• Git, code review, тести (pytest)
• Досвід роботи з Airflow або аналогічним оркестратором
• Experiment tracking та model versioning (MLflow, DVC, W&B)

Буде плюсом:

• Досвід у банківській сфері або фінансових сервісах (propensity, credit scoring, churn)
• ONNX / TorchScript для оптимізації inference
• Distributed training (PyTorch DDP)
• Досвід з drift detection та automated retraining pipelines
• Робота з PII: анонімізація, маскування даних

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!

Ми шукаємо Full Stack розробника, який використовує AI-інструменти (Claude Code / Cursor / Copilot тощо) як основний спосіб швидкого занурення в незнайомий код і прискорення розробки 
 

Що для нас важливо:

• Комерційний досвід із TypeScript 
• Розуміння клієнт-серверної архітектури та досвід розробки/підтримки REST API
• Впевнена робота з Git (branch/commit/PR), досвід командної роботи через PR-flow
• Розуміння асинхронності та досвід інтеграції з зовнішніми API
• Досвід роботи з існуючим кодом — вміння читати, розуміти залежності і безпечно розвивати чужий код, а не тільки писати з нуля
• Активне використання AI coding tools (Claude Code / Cursor / Copilot) для планування, реалізації та дебагінгу 
• Уважність до деталей: перевіряти результат, edge cases, не ламати існуючий функціонал

Стек:

Frontend: React (hooks, composition, базовий state management), Vite, TanStack React Query, TailwindCSS, базове розуміння оптимізації ререндерів

Backend: Node.js + TypeScript, Fastify, Zod, MongoDB (Mongoose), Redis, інтеграція зі сторонніми сервісами, робота з фоновими задачами (workers)

Архітектура: знайомство з принципами Feature-Sliced Design (frontend) та DDD (backend) 
 

Буде плюсом:

• Досвід масштабування чи рефакторингу існуючих систем
• Досвід роботи в команді з усталеною архітектурою (FSD/DDD) на практиці
   

Що пропонуємо:

• Повністю віддалений формат роботи
• Оплачувані відпустки та лікарняні
• Бенефіти
• Привітання з важливими для вас святами 🎉

Шукаємо senior-розробника на новий проєкт, над яким уже ведеться робота — потрібно підхопити наявну кодову базу й розвивати продукт далі.
 

Нам потрібна людина з сильними скілами в AI-розробці, яка вміє інтегрувати моделі, працювати з ембедингами й векторним пошуком і будувати рішення, які потім добре відпрацьовують на масштабі.
 

Стек:
Next.js 14 (App Router) · React 18 · TypeScript · PostgreSQL + pgvector · інтеграції з LLM (OpenAI / Anthropic)
 

Очікуємо:

• 4+ роки комерційної розробки
• Впевнений TypeScript + React / Next.js (App Router обовʼязково)
• Реальний досвід інтеграції LLM / AI API у продукти
• Розуміння prompt engineering, ембедингів, RAG
• PostgreSQL; pgvector чи інші векторні рішення 
• Англійська рівня B2–C1
• Самостійність: треба людина, яка ініціативить, а не чекає прямих тасок
   

Буде плюсом: досвід запуску AI-продуктів з нуля 
 

Як відгукнутись: резюме + пару слів про себе + приклади того, що будували з AI 
(Лінки на GitHub / проєкти вітаються) 

Шукаємо CTO на новий AI-продукт, який уже в розробці - потрібна людина, яка підхопить наявну кодову базу, вибудує технічну стратегію й поведе продукт далі.
 

Нам потрібен технічний лідер із сильною практичною експертизою в AI-розробці: людина, яка не лише розуміє архітектуру, а й сама вміє інтегрувати моделі, працювати з ембедингами й векторним пошуком, будувати рішення, що добре відпрацьовують на масштабі.
 

Стек: Next.js 14 (App Router) · React 18 · TypeScript · PostgreSQL + pgvector · інтеграції з LLM (OpenAI / Anthropic)
 

Очікуємо:

• 4+ роки комерційної розробки, з них досвід у ролі tech lead або вище
• Впевнений TypeScript + React / Next.js (App Router обов'язково)
• Реальний досвід інтеграції LLM / AI API у продукти
• Розуміння prompt engineering, ембедингів, RAG
• PostgreSQL; pgvector чи інші векторні рішення
• Англійська рівня B2–C1
• Самостійність і власна ініціатива - ця роль передбачає, що ти формуєш напрям, а не чекаєш тасок
   

Буде плюсом: досвід запуску AI-продуктів з нуля, досвід побудови команди або технічних процесів
 

Як відгукнутись: резюме + пару слів про себе + приклади того, що будували з AI. Лінки на GitHub / проєкти вітаються.

Шукаємо Senior AI Engineer для розробки AI-рішень у напрямку voice та conversational AI.

Головний критерій — практичний досвід створення та запуску voice-ботів у production. Важливо розуміти повний цикл роботи голосового бота: телефонія, ASR, LLM, TTS, real-time обробка та інтеграція з внутрішніми системами.

Що потрібно робити:

• Розробляти voice-ботів для вхідних і вихідних дзвінків.
• Інтегрувати AI з телефонією, CRM, ERP та API.
• Налаштовувати діалогову логіку відповідно до бізнес-процесів.
• Працювати з ASR, TTS, LLM та streaming-рішеннями.
• Оптимізувати швидкість відповіді та стабільність voice-ботів.
• Створювати AI-чати та RAG-системи.
• Аналізувати дзвінки: транскрипція, контроль якості, дотримання скриптів.
• Працювати разом із backend- та DevOps-командами.

Що для нас важливо:

• Від 3 років комерційного досвіду в розробці.
• Реальний досвід запуску voice-ботів у production.
• Розуміння архітектури ASR → LLM → TTS.
• Досвід роботи з OpenAI, Claude, LLaMA або іншими LLM.
• Впевнене володіння Python: FastAPI, async, API integrations.
• Досвід із PostgreSQL та RabbitMQ або аналогами.
• Розуміння мікросервісної архітектури та real-time систем.
• Досвід створення RAG-систем.

Буде плюсом:

• Досвід у call-center, fintech або collections.
• Робота з Asterisk, WebRTC та streaming.
• Docker / Kubernetes.
• Досвід аналізу та оцінювання якості дзвінків.

Ми пропонуємо:

• Заробітну плату до $6000 залежно від досвіду.
• Повністю віддалену роботу.
• Можливість впливати на архітектуру продукту.
• Роботу над реальними AI-рішеннями для бізнесу.
• Професійний розвиток у voice AI та високонавантажених системах.

Відкрита позиція Computer Vision Engineer (Signal Processing) в американсько-українській miltech-компанії, в команду якої входять досвідчені лідери зі стартапів Кремнієвої долини.

Вимоги: Досвід RnD в сфері Computer Vision, досвід тренування і розробки власних моделей, вирішення проблем продуктивності алгоритмів компьютерного зору (в ідеалі на edge-девайсах). Досвід pose estimation або 3d-reconstruction.

Задачі для цієї ролі:
- Дослідження та розробка моделей цифрової обробки сигналів (DSP) та моделей ML на основі радіо- та сенсорних даних для таких застосувань, як виявлення подій, радіопеленгація, класифікація сигналів тощо;
- Створення та оптимізація моделей класифікації сигналів з акцентом на унікальні характеристики об’єктів (наприклад, дронів, літаків);
- Підтримка процесу генерації синтетичних даних та збору радіоданих.
- Забезпечувати інтеграцію алгоритмів сприйняття в виробничі середовища, гарантуючи продуктивність та надійність у режимі реального часу.
- Тісно співпрацювати з командами розробників апаратного забезпечення та прототипування для забезпечення ефективної інтеграції та синхронізації сенсорних систем.

Формат роботи: повністю віддалено.

Компанія пропонує:
• офіційне працевлаштування та бронювання з перших днів;
• гнучкий графік роботи;
• медичне страхування для співробітника та двох близьких;
• автономний офіс з усім необхідним та оплачуваними обідами.

Ми шукаємо AI Engineer рівня Middle+/Senior для розвитку production AI/LLM-рішень у B2B SaaS-продукті. Основний фокус ролі — LLM integration, prompt engineering, evaluation, RAG та оптимізація AI-рішень, а також робота з Microsoft Fabric / Power BI Copilot для AI-powered analytics scenarios.

Ця роль підійде інженеру, який самостійно налаштовує, вимірює, тестує та покращує AI-рішення, працює з промптами, оцінкою якості моделей та інтеграцією AI-сервісів у продукт.
 
Основні задачі:
 

• Проєктування, тестування та ітеративне вдосконалення системних промптів і інструкцій для LLM-функцій продукту.
• Налаштування та оптимізація Microsoft Fabric Copilot для дашбордів Power BI.
• Підготовка та збагачення семантичних моделей Power BI для коректної роботи Copilot (опис таблиць, метрик, синонімів та linguistic schema).
• Інтеграція зовнішніх AI API (OpenAI, Anthropic Claude, Whisper, Microsoft Fabric Copilot) спільно з командами розробки.
• Розробка та підтримка evaluation-пайплайнів для оцінки якості AI-функцій.
• Формування тестових датасетів та побудова систем регресійного тестування змін промптів.
• Аналіз точності відповідей моделей, рівня галюцинацій та інших показників якості.
• Моніторинг продуктивності та вартості AI-операцій, оптимізація використання ресурсів і токенів.
• Аналіз інцидентів та звернень користувачів щодо роботи AI-функцій і впровадження покращень.
• Підготовка технічної документації щодо AI-компонентів продукту.
• Відстеження оновлень AI-платформ та оцінка їхнього потенціалу для використання в продукті.

• Проведення внутрішніх навчань та підготовка рекомендацій для продуктових, QA та support-команд.

   

Наші очікування:
 

Focus: Production LLM Engineering, Evaluation & Microsoft Fabric / Power BI Copilot

• Досвід роботи від 2 років із Applied AI або LLM-рішеннями в продакшені;
  або від 3 років у Software/Data Engineering із щонайменше 1 роком роботи з LLM у продакшн-середовищі.
• Практичний досвід роботи з OpenAI, Anthropic Claude або Azure OpenAI.
• Must Have -  досвід роботи щонайменше з однією з технологій: Microsoft Fabric або Power BI Copilot.
• Досвід проєктування системних промптів, few-shot сценаріїв та роботи зі structured outputs.
• Розуміння принципів tool calling, function calling, routing між моделями та fallback-стратегій.
• Практичний досвід побудови evaluation-пайплайнів та використання метрик якості AI.
• Володіння Python для розробки AI-пайплайнів та інтеграцій.
• Хороше знання SQL та розуміння моделей даних.
• Досвід роботи з API та інтеграцією зовнішніх сервісів.
• Розуміння принципів безпеки AI-рішень, включаючи захист від prompt injection та роботу з персональними даними.
• Знання OWASP LLM Top 10 буде перевагою.

• Англійська мова на рівні Upper-Intermediate (B2+) або вище.

   

Буде перевагою:
 

• Досвід роботи з RAG, embeddings та векторним пошуком.
• Практичний досвід роботи з Microsoft Fabric та Power BI Copilot.
• Досвід роботи з Fabric Data Agents та AI Skills.
• Досвід використання Langfuse, Helicone або аналогічних платформ для observability.
• Досвід роботи з Whisper або іншими Speech-to-Text рішеннями.
• Досвід роботи з AWS або Azure.
• Розуміння CI/CD для AI-продуктів та автоматизації evaluation-процесів.
• Досвід роботи у CRM, B2B SaaS або фармацевтичному домені.
• Досвід роботи з мультимовними AI-сценаріями.

Ми пропонуємо:
 

• Роботу над сучасним AI-продуктом із реальним використанням Generative AI у продакшені.
• Можливість впливати на архітектурні рішення та розвиток AI-напрямку компанії.
• Доступ до сучасних AI-платформ та інструментів.
• Професійну команду та можливість працювати з новітніми технологіями у сфері штучного інтелекту.
• Конкурентну компенсацію та можливості професійного розвитку.

Якщо вам цікаво створювати AI-рішення, які використовуються реальними користувачами щодня, будемо раді познайомитися.

Ми — DefTech-компанія, яка розробляє високотехнологічні програмно-апаратні рішення.

Шукаємо Applied ML Engineer, що долучиться до розвитку алгоритмічної та AI-складової наших продуктів.

Для нас важливо знайти найкраще рішення задачі, а не використовувати конкретний тип моделі. Залежно від проблеми це може бути Machine Learning, обробка сигналів, ймовірнісні методи, оптимізація або їх комбінація.

Це hands-on роль із безпосередньою роботою з реальними даними та можливістю бачити вплив розроблених рішень у реальних умовах експлуатації.

Що потрібно робити

• Розробляти та вдосконалювати алгоритми виявлення, класифікації, локалізації та трекінгу об’єктів.
• Аналізувати поточну систему, знаходити слабкі місця та bottlenecks і відповідати за якість реалізованих рішень.
• Працювати з великими обсягами реальних даних, отриманих під час роботи системи.
• Працювати з precision/recall trade-off: підвищувати точність виявлення та мінімізувати false positives / false tracks у складних умовах.
• Формувати датасети, метрики та evaluation protocols для об’єктивної оцінки покращень системи.
• Розробляти та оцінювати ML-моделі, алгоритмічні, статистичні та гібридні підходи.
• Підвищувати стабільність алгоритмів у різних середовищах, конфігураціях та умовах експлуатації.
• Перетворювати успішні експерименти на надійні production-рішення з урахуванням latency, compute та operational constraints.
• Брати участь у розвитку нових алгоритмічних та AI-можливостей продуктів.
• Долучатися до тестування та використовувати отримані операційні дані для подальшого вдосконалення системи.

Що для нас важливо

• Практичний досвід розробки ML-систем, кількісних алгоритмів або data-driven рішень на основі шумних і недосконалих real-world даних.
• Впевнене володіння Python та досвід роботи з scientific computing / data analysis / ML-інструментами.
• Хороше розуміння принципів оцінювання ML-моделей та алгоритмів, зокрема за умов неповного або недосконалого ground truth.
• Здатність самостійно досліджувати складні технічні проблеми, формувати гіпотези та визначати оптимальний підхід до їх вирішення.
• Досвід перетворення експериментів та прототипів на production-ready алгоритми.
• Сильні аналітичні навички та системний підхід до вирішення задач.
• Розуміння компромісів між точністю, latency, обчислювальними ресурсами та надійністю системи.
• Сильна математична база та здатність працювати із зашумленими даними та системами з високим рівнем невизначеності.
• Готовність працювати в середовищі, де вимоги та технічні підходи змінюються на основі результатів реальної експлуатації.

Буде перевагою

Досвід в одному або декількох напрямах:

• Time-series та sensor data
• Detection & classification
• Localisation та multi-sensor systems
• Multi-target / object tracking
• Sensor fusion
• Probabilistic modelling
• Bayesian inference або state estimation
• Edge / Embedded ML

Що ми пропонуємо:

• Full-time, remote, графік 5/2
• 24 дні оплачуваної відпустки + лікарняні
• Високий вплив на продукт та технічні рішення
• Робота у згуртованій технічній команді
• Бронювання — за наявності належних військово-облікових документів