Jobs ML / AI

We’re building an intelligent AI agent that doesn’t just answer questions, but reasons, retrieves, understands context, and acts across documents, SQL data, and visual inputs.

If you're excited by rapid experimentation, real users, and pushing LLMs beyond chat - this role is for you.

     What You'll Do

• Design and implement an intelligent chatbot/agent capable of reasoning over documents, structured SQL data, and multimodal inputs
• Fine-tune or integrate LLMs (OpenAI, Ollama, Deepseek, etc.) for contextual Q&A
• Develop text analytics pipelines (sentiment analysis, classification, topic modeling)
• Design image processing systems for tagging, feature extraction
• Experiment rapidly with new ideas, validate hypotheses
• Support and work with Hadoop clusters for big data processing.
  
  What We're Looking For
• 2+ years of experience as ML/AI engineering or in a similar role
• Bachelor’s degree in Computer Science, or a related field
• Strong proficiency in Python, and solid experience with ML frameworks
• Deep understanding of NLP and CV fundamentals
• Hands-on experience with AI/ML projects deployed in production
• Experience integrating LLMs, retrieval pipelines in multi-step reasoning agents
• Practical experience in text/image processing
  
  Nice to Have
• Knowledge of OCR, captioning
• Experience with prompt engineering
• Experience in predictive modeling

Senior AI Engineer / AI Product Architect

Location: Remote
Industry: AI for Engineering, BIM, MEP Design, Industrial Facilities, Life Science

About the Role

We are looking for a Senior AI Engineer / AI Product Architect who has already been involved in building and launching a real AI-based product — not just prototypes, demos, or internal experiments.

This person should have hands-on experience in developing AI systems that solve complex, high-value business or engineering problems and are already used by paying customers or real enterprise users.

For MEPAIA, we are not looking for someone who only knows how to connect an LLM API to a chatbot. We need someone who understands how to build AI-powered workflows, where AI is integrated into a real software product, interacts with complex data, supports decision-making, and automates meaningful parts of professional work.

The ideal candidate has worked on a challenging AI product comparable in complexity to products such as Consigli, Augmenta, Endra AI, or other AI-native engineering, construction, design, automation, robotics, industrial, or enterprise software platforms.

What We Need

We need someone who can help us move from a successful proof-of-concept and early product vision toward a scalable AI product architecture.

The role combines:

• AI system design
• LLM / agentic workflow architecture
• productization of AI features
• integration with complex engineering software and data structures
• evaluation, reliability, and performance of AI outputs
• collaboration with domain experts in MEP, BIM, Revit, and industrial design

This is a senior role for someone who has already seen what it takes to turn AI from “interesting demo” into a product that customers actually use.

Key Responsibilities

• Design and lead the AI architecture for MEPAIA’s next product stages.

• Build AI workflows that translate engineering intent into executable software

  actions.

• Develop AI agents / copilots that can interact with structured engineering data, BIM models, documentation, calculations, and design rules.
• Work with Revit/BIM automation teams to connect AI reasoning with real design execution.
• Define how LLMs, classical algorithms, rule-based engineering logic, retrieval systems, and software automation should work together.
• Build robust evaluation methods for AI-generated outputs.
• Improve reliability, explainability, and repeatability of AI workflows.
• Help define the technical roadmap from MVP toward a future AI Engineer for MEP design.
• Work closely with founders, software engineers, and domain experts to convert MEP engineering knowledge into scalable AI functionality.

• Support technical discussions with investors, strategic partners, and early enterprise customers when needed.

   

  Required Experience

• Proven experience in building an AI-based product that reached real users, customers, or commercial deployment.
• Strong hands-on experience with LLMs, AI agents, RAG systems, tool use, function calling, or similar AI architectures.
• Experience designing AI workflows beyond simple chatbots.
• Strong software engineering background.
• Experience with production-grade systems, not only research notebooks or demos.
• Ability to work with complex domain-specific data and workflows.
• Understanding of how to evaluate AI outputs and reduce hallucinations or unreliable behavior.
• Ability to bridge product, engineering, and business requirements.

• Experience working in a startup, scaleup, or high-velocity product environment.

   

  Strong Plus

  Experience in one or more of the following areas would be highly valuable:

• AEC tech / ConTech / BIM software
• Revit, Autodesk ecosystem, IFC, CAD/BIM data structures
• Spatial AI / 3D reasoning / geometry-aware AI
• Engineering automation
• Robotics, industrial automation, or simulation
• AI for construction, infrastructure, manufacturing, or data centers
• Multi-agent systems
• AI copilots for professional software
• Enterprise SaaS

• Products similar in complexity to Consigli, Augmenta, Endra AI, TestFit, Finch, Hypar, or other AI-driven design platforms

   

  What This Role Is Not
  This is not a role for someone whose main experience is:

• building generic chatbots
• writing prompts only
• experimenting with ChatGPT wrappers
• doing academic ML without product deployment
• creating AI demos that never reached real users

• working only on marketing automation or simple customer-support bots

  We are looking for someone who has helped build serious AI software for serious workflows.

We are looking for a highly experienced Senior Sitecore (Sitecore AI) Developer to join a large-scale, long-term project. This role requires a top-level professional with deep expertise in Sitecore and strong communication skills.

Key Requirements
5+ years of commercial experience in software development
Proven experience with Sitecore (Sitecore AI)
Valid Sitecore certification (including Sitecore AI) is MANDATORY 
Strong hands-on experience building websites using Sitecore
English level: Upper-Intermediate or higher (proactive communication)
Ability to work independently and take ownership
 

Responsibilities
Develop and maintain websites using Sitecore (Sitecore AI)
Collaborate with stakeholders and participate in technical discussions
Ensure high-quality, scalable, and maintainable solutions

Project Details
Type: Long-term project (6+ months)
Engagement: Full-time
Cooperation type: Freelance

Interview Process
Internal HR interview
Internal technical interview
Final interview

#WeAreIn for jobs that impact everyone's life. What if your ideas could change the way the world connects, powers up, or thinks? As a Senior AI/ML Engineer on our Research & Development team, you'll have the opportunity to merge creativity with your technical expertise by shaping the future of technology, driving groundbreaking projects, and bringing new ideas to life. Are you in?

Key responsibilities in your new role

Work on innovative IoT, Industrial, and Automotive technologies in a fast-moving R&D team, turning ideas into real products and patents. 

• Design and develop efficient Neural Network (NN) models with sophisticated architectures for embedded domain, strongly involving application-specific knowledge
• Plan and execute practical experiments to collect/create high-quality datasets
• Combine NN and classic signal processing approaches to make the highly efficient pipelines of problem solving
• Implement the developed solutions under real-world end-user scenarios and requirements and verify its functionality at the Infineon hardware (PSOC, wireless SOCs)
• Help with ML/AI related design and implementation in different team projects

Your Profile

Qualifications and skills to help you succeed

• A master’s degree in electrical engineering or computer science (or equivalent) and 2-3 years of related research/engineering experience
• Strong background in mathematical modeling and numerical analysis
• Knowledge of modern NN architectures, Machine Learning tools and trends
• Proficiency in Python and at least one ML framework (PyTorch or TensorFlow)
• Experience with at least one of the following: signal / speech /image / video processing / wireless communication is a plus
• Understanding of embedded systems and Knowledge of Nvidia Deep Learning framework, and familiarity with patents, papers, publications on relevant technical subject matter is a plus
• Intermediate English writing, communication, and presentation skills

Please send us your CV in English.

About Us

TytoNyx is building an agile AI-powered QMS platform for medical device manufacturers. Our system audits document portfolios against FDA guidance, ISO/IEC standards, cybersecurity expectations, and internal QMS requirements. We already have a functional MVP. We are now hardening the AI layer and backend for reliability, scalability, and production use.

Role Summary

We’re hiring a Senior Software Engineer with strong production GenAI experience to improve the AI core of our regulatory document audit platform. The main focus is AI reliability: RAG, document understanding, evidence extraction, citation grounding, structured outputs, evaluation, and repeatable audit workflows. We need someone who can build production AI systems with solid software engineering practices, clean backend architecture, testing, observability, and AWS deployment.

Responsibilities

• Production GenAI Systems Improve existing AI workflows for regulatory document audits, gap analysis, evidence extraction, compliance reasoning, and report generation. Strengthen RAG pipelines, Improve citation grounding so audit findings link back to source documents, requirements, and supporting evidence. Build AI evaluation and regression testing pipelines for accuracy, completeness, consistency, and failure modes. Work directly with AWS Bedrock, Anthropic Claude, and OpenAI APIs in production.
   
• Regulatory Document Intelligence Improve processing of PDFs, Word documents, spreadsheets, QMS records, cybersecurity files, risk files, design-control documents, and submission artifacts. Build workflows for document classification, metadata extraction, clause mapping, evidence detection, requirement matching, and gap identification.

• Backend & Reliability Harden the existing MVP for production use. Improve API design, data models, background jobs, file-processing workflows, and long-running AI job orchestration. Add retries, timeouts, error handling, job status tracking, logging, and recovery paths. Improve scalability for larger document portfolios and multiple customer audit runs. Write clean, testable, maintainable code with strong code review and CI/CD practices.

• AWS & Production Infrastructure Support AWS-based deployment for AI and backend services. Work with ECS/Fargate or Lambda, RDS/PostgreSQL, S3, SQS, Step Functions, OpenSearch or vector databases, Secrets Manager, KMS, CloudWatch, IAM, and AWS Bedrock. Improve monitoring, alerting, environment separation, secure configuration, and operational documentation.

Required Qualifications

• 5+ years of professional software engineering experience. 2+ years building production GenAI, LLM, RAG, document intelligence, or AI workflow systems.

• Strong Python experience. Experience with FastAPI, Django, Flask, or similar backend frameworks. Strong experience with embeddings, retrieval, structured outputs, prompt orchestration, evaluation, and source-grounded generation. Experience with vector search, semantic search, or document retrieval systems.

• AWS production experience. Solid backend fundamentals: APIs, PostgreSQL, queues, workers, Lambda, object storage, background jobs, and file-processing pipelines. Strong software engineering habits: testing, CI/CD, code review, logging, monitoring, documentation, and maintainable architecture.

About TytoNyx Inc.

TytoNyx is a young, dynamic startup poised to disrupt the medical device manufacturing sector with an amazing idea whose sky's-the-limit potential is limitless. Our innovative spirit fuels our cloud-based platform, which leverages advanced AI to streamline and improve quality management processes. We’re dedicated to positively transforming healthcare outcomes as a team of enthusiastic pioneers.

About

We are building an AI-native SaaS for real estate. The product is a PropTech SaaS platform where LLMs and AI agents are not bolted on top - they are the architecture. Owners, operators and guests interact with the AI system through natural language. AI autonomously generates compliance documents, routes staff, answers guest queries from RAG-indexed knowledge base in real time and orchestrates financial split-payments.

But the product is only half of it.

We are equally an AI-first engineering organization. The way we build is as differentiated as what we build. Our daily development loop - specification, implementation, code review, testing, deployment, on-call response - should run on a custom orchestrator of coding and operations agents. Human engineers operate at the level of intent, architecture, judgment and review. Agents should do most of the typing.

The role

This is the role that defines how that system works and how we build the product.

This is a hands-on technical leadership role at the core of the company's future, with a single defining characteristic: you will architect both the product development & testing approach and the AI based engineering system that builds it.

You will own the design, construction and operation of an internal AI-first development platform - the orchestrator, the agent fleet, the specification format, the evaluation harness, the CI/CD wiring - that lets a small team of senior humans ship at the velocity and surface area of a larger conventional team. You will decide what the human engineering team does, what agents do.

You will simultaneously own the production AI layer of the product itself - RAG pipelines, agent workflows, prompt strategy, vector memory - because the same intuition that makes the engineering org work makes the product work.

You will write production code daily. You will read agent diffs daily. You will build and tune evals continuously. 

We operate in a fast-moving startup environment where speed and precision both matter. You must be opinionated about which engineering tasks AI does well today, which it does not and how to close that gap inside our codebase deliberately.

What you will own & do

AI-First Engineering System (the differentiator)

• Build and operate the AI-first engineering system: design the orchestrator (task decomposition, agent coordination, review gates, deployment/rollback) and manage a fleet of coding, review, testing, and ops agents.
• Establish a spec-driven development model: convert product intent into machine-readable specs that agents can implement, test, and evolve reliably over time.
• Define governance and trust: set clear boundaries for agent autonomy vs. human approval, implement verification layers (evals, tests, canaries, traces), and codify standards as machine-readable rules.
• Continuously optimize performance and autonomy: run evaluation frameworks (A/B tests, drift detection, cost/latency tracking), make model/infra decisions, and increase the share of SDLC handled autonomously each quarter.

Technical Architecture & Strategy

• Define and own the full technical architecture of the SaaS platform: service boundaries, API design, data models and infrastructure
• Make fast, reasoned architectural trade-offs under startup timelines without accumulating critical technical debt
• Set the technical direction for AI integration in the product: the AI layer is a core product pillar not a feature.

Hands-On Engineering

• Write production-grade code - much of it through and alongside agents, all of it to your standard (stack to be defined).
• Build and maintain frontend interfaces where needed (stack to be defined). Own database design and query performance
• Design and ship real-time systems: live dashboards, event-driven pipelines.

Product AI & LLM Layer

• Own the end-to-end AI layer of the product (from prototype to production): lead adoption of new LLM tools, build and operate RAG pipelines, manage vector databases, and ensure only production-ready solutions are used.
• Design and orchestrate AI workflows and prompt strategies to power core use cases (guest chat, operator briefings, compliance docs, natural-language commands) while continuously evaluating and integrating cutting-edge AI capabilities.

Integration Layer

• At a certain point own the full integration architecture across all third-party systems - IoT platforms, smart locks, payment rails, government and regulatory APIs.
• Ensure the integration layer is reliable, observable and extensible - future integrations include additional regulatory APIs and secondary trading infrastructure.

Engineering Leadership

• Lead a small, high-caliber hybrid team (engineers + AI agents): set technical standards, run code reviews, unblock delivery, and ensure consistent execution under pressure while maintaining high quality.
• Act as the bridge between business and engineering: translate product needs into clear, agent-executable work, build an AI-first engineering culture, and mentor the team on effectively working with AI (what to delegate vs. retain).

Infrastructure & Reliability

• Own and build scalable infrastructure from scratch: set up CI/CD with agent participation, design cost-efficient cloud architecture and ensure production readiness for live operations.
• Implement full observability and reliability practices: monitoring, alerting, agent traceability, cost/latency tracking, API health and an on-call capable system that is transparent and controllable.

What we are looking for

Must have

• 5-7+ years in software engineering, with technical leadership experience of a team under direct supervision.
• Proven 0 → 1 experience - you have built AI first engineering teams, systems and architecture from scratch, not joined an already-scaled org.
• Strong production experience with modern backend ecosystems (TypeScript / Node.js or equivalent) - you can design and evolve service architectures at speed.
• Solid frontend engineering competence (React, Vue.js or equivalent) - enough to architect, review and unblock teams.
• Deep understanding of data layer design (relational databases such as PostgreSQL or equivalent), including multi-tenant architectures, performance and access control models.
• Proven ability to select, evolve and own the technology stack based on product needs, not trends.
• Comfortable working across the full stack when needed — but with clear architectural judgment on trade-offs
• Daily, deep, native use of agentic coding tools on real production codebases - not toy demos. You have shipped meaningful features where the majority of code was agent-authored under your direction.
• Hands-on experience designing or significantly extending an internal AI development workflow - orchestration of multiple agents, spec-to-PR pipelines, automated review, agent-driven test generation, or comparable systems.
• Production experience with LLM/AI integration in user-facing product - RAG pipelines, vector databases, prompt engineering, agent workflows. Features real users rely on, not demo projects.
• Rigorous instinct for evaluation - you treat LLM outputs as something to be measured, not trusted, and you have built evals to prove it.
• Demonstrable track record of integrating multiple complex third-party APIs into a coherent, stable product.
• Experience building real-time systems
• Comfortable setting up CI/CD and cloud infrastructure from zero.
• Advanced English - oral and written.

Strong advantage (Nice to have)

• You have built or open-sourced an agentic dev tool, orchestrator, eval harness or comparable internal-facing system.
• Familiarity with orchestration frameworks and agent observability tooling
• Experience in PropTech, Fintech, hospitality technology or multi-sided marketplace platforms.
• Background with IoT protocols and smart home device ecosystems.
• Experience integrating government or regulatory APIs.
• Familiarity with tokenization infrastructure or regulated fintech architecture.

Why this role

You will simultaneously build the first AI-native operating system for real estate in Dubai and the AI-first engineering org that ships it. Both are differentiators, both are hard and both are yours.

• Genuine architectural ownership - of the product and of the way we build it. This is not a “maintain and improve” role.
• Clear growth trajectory - this role evolves into Head of Engineering and eventually CTO. We are building that succession deliberately.
• Direct access to founders - short decision loops, no middle management, real influence on product direction.
• Technically ambitious surface area - AI agents, RAG, IoT, real-time systems, government API integrations and eventually (later) tokenization infrastructure. All in one product, all built by a system you design.
• Bonuses - we know how to appreciate the hard work. Bonuses will be assigned based on performance at CEO’s discretion.
• Equity participation - at a defined point you will own a share of what you build.
• Great office in the heart of Dubai’s business life - Once Central Plaza

PwC is a global network of more than 370,000 professionals in 149 countries that turns challenges into opportunities. We create innovative solutions in audit, consulting, tax and technology, combining knowledge from all over the world.

PwC SDC Lviv, opened in 2018, is part of this global space. It is a place where technology is combined with team spirit, and ambitious ideas find their embodiment in real projects for Central and Eastern Europe.

What do we guarantee?

• Work format: Remote or in a comfortable office in Lviv - you choose.
• Development: Personal development plan, mentoring, English and Polish language courses.
• Stability: Official employment from day one, annual review of salary and career prospects.
• Corporate culture: Events that unite the team and a space where everyone can be themselves.

Join our dynamic AI team and be at the forefront of innovation, working on transformative projects for some of the most recognized companies worldwide. As an AI Consultant, you will participate in the implementation and development of AI-powered solutions across a broad range of applications, from Gen AI tools to data analytics fraud detection systems.

Key Responsibilities:

• Participate in AI projects from inception to completion, ensuring timely delivery of high-quality solutions;
• Solution Development: Design and implement cutting-edge AI and GenAI solutions, including Retrieval-Augmented Generation (RAG) for knowledge retrieval, prompt optimization, and fine-tuning of large language models (LLMs);
• Apply AI techniques to areas such as fraud detection, satellite imagery analysis, time-series forecasting, and automated data quality validation to enhance decision-making and automation;
• Develop web applications (FE / BE / cloud architecture) enabling users to interact with AI systems;
• Client Interaction: Work closely with clients to understand their unique needs and provide expert guidance and support throughout the project lifecycle.

Requirements and skills:

• 2+ years of professional experience in this or similar area;
• Experience working on AI/ML projects, in areas such as Generative AI, NLP, Computer Vision or Machine Learning model development and deployment;
• University degree in Mathematics or a similar field is an advantage;
• Programming skills in Python (pandas, plotly, numpy);
• Experience with Full stack development (JavaScript) is a significant plus.
• Experience with SQL databases; familiarity with NoSQL is a plus;
• Experience with generative AI models is a plus;
• Fluent in English (level B2 or higher).

Policy statements:
https://www.pwc.com/ua/uk/about/privacy.html

EXITEK team is looking for a Machine Learning Engineer. We're expanding our development team and looking for a passionate, experienced, self-organised candidate to work on our BeautyUp app (https://apps.apple.com/us/app/id1671843069).

Responsibilities:

• Design, develop, and optimize state-of-the-art computer vision pipelines, algorithms and models;
• Conceive and experiment with innovative features and functionalities in the realm of photo editing and enhancement;
• Collaborate with cross-functional teams to integrate machine learning models into production systems and pipelines.

Requirements:

• Proficiency in Python and PyTorch;
• Experience in Computer Vision (GANs, SD, etc.) is a must;
• Deep understanding of the current state of the art in machine learning and computer vision;
• Robust communication skills, complemented by the ability to thrive in a collaborative team environment.

This is not a coding role. This is a systems-of-systems role. 

If you build things with AI, this posting isn't for you. 

If you build the systems that govern how AI builds things — keep reading.

What This Role Is

LifeChef is a HIPAA-compliant healthcare platform delivering Medically Tailored Meals. Our engineering team builds on a methodology called Enso — a spec-driven, AI-augmented development framework where every feature starts with a specification, gets built with AI assistance, and is validated against defined criteria.

Enso v1 is linear: spec → generate → validate → ship. It works. But it's hitting scaling limits — the document graph grows with every feature, validation complexity compounds, and the process requires increasing human oversight to maintain quality. This is a familiar problem in any AI-assisted workflow that outgrows its initial architecture.

We need someone to take Enso from v1 to v2: a true agentic system where specialized AI agents handle research, specification validation, code generation oversight, quality assurance, and deviation detection — with structured autonomy, clear escalation paths, and human-in-the-loop at defined decision points, not everywhere.

You would partner directly with the CTO (who designed the current methodology and has strong opinions about where it needs to go) to architect, build, and maintain this system. The first 30 days are heavy collaboration — translating vision into working architecture. After that, you own the evolution of the process while the CTO focuses on product and team.

What You'd Actually Build and Maintain

• Agent topology for the development lifecycle: research agents, spec validation agents, code review agents, compliance checking agents, red-team/adversarial agents — each with defined boundaries, confidence thresholds, and escalation triggers
• Spec-to-code reconciliation system: agents that validate whether implemented code actually satisfies the specification, flagging deviations and ambiguities rather than silently passing
• Multi-model orchestration strategy: routing different tasks to different models based on cost, capability, and risk (expensive models for reasoning, cheap models for classification, open-source where it fits)
• Structured output validation: ensuring agent outputs are parseable, auditable, and actionable — not just "LLM said it's fine"
• Governance and escalation framework: what agents decide autonomously vs. what requires human sign-off, circuit breakers for low-confidence situations, audit logging for compliance
• Evolution engine: the system should improve itself — tracking where agents fail, where human overrides happen, and feeding that back into prompt refinement and architecture changes
• Integration with existing CI/CD: the agentic layer hooks into GitHub Actions, automated testing (Vitest), PHI scanning, secret detection, and compliance validation already in the pipeline

This is infrastructure that the development team operates within. You're not shipping product features — you're shipping the machine that makes product development faster, safer, and more consistent.

What We Need From You

Hard requirements:

• You have designed or built at least one agentic system where AI agents operate with structured autonomy — multi-step workflows with validation, error handling, and escalation. Not just API wrappers. Not just chatbots.
• You understand agent topology as a design problem: which agents need to exist, what their boundaries are, how they communicate, how you prevent cascading failures.
• You have hands-on experience with LLM orchestration frameworks (LangChain, CrewAI, AutoGen, custom implementations — the specific tool matters less than the depth of understanding).
• You think in terms of eval frameworks and validation: how do you know if an agent's output is good? How do you measure drift? How do you build confidence scoring that's actually useful?
• You understand multi-model strategies: when to use which model, cost/capability tradeoffs, how to tier your model usage so you're not burning expensive tokens on classification tasks.
• You can work in both Python and TypeScript, or at minimum are comfortable in one and willing to operate in the other. Our product stack is TypeScript-first but agentic tooling often lives in Python.
• Strong written communication. This role involves heavy async documentation of architectural decisions, process design, and system behavior.

What sets you apart:

• Experience with Model Context Protocol (MCP) — building custom MCP servers, tool-use architectures
• Claude Code, Cursor, or similar AI-native development tools as part of your own workflow (you should be using what you're building systems around)
• Experience in healthcare, fintech, or regulated environments where AI outputs must be auditable and compliant
• Understanding of prompt engineering at the systems level — not "write a good prompt" but "design a prompt architecture that's maintainable, versionable, and testable"
• You've thought seriously about adversarial validation — red-team agents, cross-model verification, structured disagreement as a quality signal
• You have opinions about where agentic AI is overhyped and where it genuinely works, and you can defend those opinions with specifics

What we explicitly don't require:

• A portfolio of 50 agentic projects. The field is young. One deep project with real orchestration depth beats ten shallow ones.
• Product development skills. You won't be building UI or shipping user-facing features.
• Healthcare domain expertise. We'll teach you the domain. You teach us the orchestration.

How We Evaluate

1. Screening questions (in your application) — We're looking for specificity and honesty, not keyword density.
2. Architecture conversation with CTO (90 min) — We'll describe our current system, its limitations, and where we want to go. You'll tell us how you'd approach it. This is a two-way design conversation, not a quiz.
3. Small design exercise (async, take-home) — Given a simplified version of our spec validation problem, design an agent topology. We're evaluating how you think about boundaries, failure modes, and escalation — not production-ready code.
4. Trial sprint (60–90 days) — Heavy pairing with CTO in the first 30 days, increasing autonomy after. Defined milestones at 30, 60, and 90 days.

The Team and Context

Small, senior engineering team, primarily Ukraine-based. The CTO (Jay) designed the Enso methodology, has 20+ years of engineering experience across healthcare, threat intelligence, and enterprise platforms, and has built the governance architecture (constitutions, spec-gates, validation layers) that you'd be evolving. He's technical, direct, and has strong opinions — but he's hiring you because he needs a partner in this, not an executor.

The product stack is Next.js 16, React 19, TypeScript, PostgreSQL, AWS serverless (Lambda, CDK, Amplify Gen 2), with Vitest testing, Pino structured logging, and HIPAA compliance enforced in CI. You don't need to know this stack deeply, but you need to understand it well enough to build agentic tooling that integrates with it.

We're building toward autonomous agentic systems for clinical operations — this development process work is the foundation that makes that possible. If the idea of designing the system that governs how an engineering team builds software excites you, this is the role.

How to Apply

Reply with:

• The most complex agentic or LLM orchestration system you've built — what it did, how it was structured, what you learned
• Your honest take on where agentic AI is right now and what's actually hard
• What interests you about building process infrastructure vs. product features

Generic responses get skipped. We know the field is young — we'd rather hear about one deep experience than a list of tools you've touched.

У відділ дослідження даних шукаємо СТАЖИСТА з освітою у напрямку IT-технологій. Якщо ти зацікавлений у набутті професійного досвіду та прагнеш розвитку – приєднуйся до нас. Готові додатково навчати.

КЛЮЧОВІ ЗАДАЧІ:

• Генерація і первинне пропрацювання ідей для інтеграції AI та ML-моделей;
• Розробка MVP та PoC рішень для замовника.

ТИ НАШ КАНДИДАТ, ЯКЩО ТИ МАЄШ:

• Повну або неповну вищу освіту в ІТ-напрямку;
• Володіння пакетами numpy, pandas, scikit-learn, matplotlib, seaborn та іншими пакетами для роботи з даними;
• Досвід роботи з запитами до великих мовних моделей (Large Language Models) для задач з пошуку і класифікації;
• Розуміння основних принципів, технік, викликів у машинному навчанні: 
• аналіз і дослідження даних (Exploratory data analysis) 
• робота над створенням нових змінних (feature engineering) 
• навчання моделей «з учителем» і «без учителя» (supervised and unsupervised learning) 
• вибір моделей (model selection) 
• підбір параметрів і гіпер-параметрів моделі (Hyper-parameters tuning) 
• оцінювання якості моделей (Model assessment) 
• перенавчання моделі (Overfitting)

• Рівень знання англійської мови – В1.

   

МИ ГАРАНТУЄМО:

• Офіційне працевлаштування та захищеність згідно Законодавства України;
• Віддалений формат роботи;
• Роботу з глобальними технологічними вендорами (SAP, Microsoft, Micro Focus, Schneider Electric, Siemens, Cisco);
• Корпоративне навчання від L&D центру;
• Корпоративну бібліотеку та онлайн курси від світових університетів;

• Унікальний досвід у проєктах цифрової трансформації гірничо-металургійних комплексів, які входять в групу компаній Метінвест.

   

Якщо тебе цікавить кар’єрний розвиток у нашій компанії, ми з радістю розглянемо твоє резюме. Чекаємо саме на тебе!

Ми — Affiliate  холдинг, який активно впроваджує AI у щоденні процеси: від генерації контенту до автоматизації рутинних задач. Зараз шукаємо Junior AI Engineer, який хоче не просто “вчити AI”, а будувати реальні інструменти, які використовуються щодня.

🔧 Що ти будеш робити:

• Створювати AI-агентів та ботів (GPT / LLM-based)
• Будувати автоматизації (n8n / Make / Zapier)
• Інтегрувати різні сервіси через API
• Працювати з LLM: промпти, тестування, покращення результатів
• Робити внутрішні інструменти для оптимізації роботи команди

💡 Що для нас важливо:

• Базове знання Python (робота з API, JSON)
• Розуміння, як працюють API та інтеграції
• Досвід або інтерес до AI / LLM (GPT, Claude, etc.)
• Бажання розбиратись у нових інструментах і швидко вчитись
• Буде плюсом: досвід з n8n / Make / Zapier або ботами

🔥 Що ти отримаєш:

• Реальний досвід роботи з AI (не “для галочки”)
• Роботу з десятками автоматизацій і AI-рішень
• Можливість впливати на процеси і пропонувати свої ідеї
• Швидкий професійний ріст
• Гнучкий графік і повністю віддалену роботу

📈 Це ідеальна роль, якщо ти:

• хочеш зайти в AI не через теорію, а через практику
• любиш збирати “штуки”, які реально працюють
• хочеш швидко прокачатись у сучасному напрямку

Якщо відчуваєш, що це про тебе — відгукуйся!

King Group — сучасна компанія з інноваційним підходом до просування брендів. Ми працюємо у сфері iGaming та маємо три успішні українські бренди онлайн-казино, а також власні партнерські мережі. Ми оперуємо численними проєктами на ринках України, Європи та США, інвестуємо у венчурні стартапи, перспективні ідеї та людей. 

Ми шукаємо CRM Content Manager, який відповідатиме за якість, логіку та коректність контенту в CRM-комунікаціях: email, push, SMS та in-app.
Ця роль ідеально підійде тому, хто любить порядок, структуру, уважний до деталей, але при цьому хоче розвиватися в напрямку CRM і retention.

Твої основні задачі
• Підготовка, налаштування та запуск CRM-комунікацій (email, push, SMS).
• Робота з готовими шаблонами та контентом: адаптація, локалізація, перевірка логіки та коректності.
• Налаштування контенту в CRM-системі: ланцюжки, тригери, таймінги, сегменти.
• Контроль якості CRM-кампаній перед запуском (тексти, посилання, персоналізація).
• Участь у підготовці контенту для: welcome / onboarding; engagement; winback; інформаційних розсилок.
• Співпраця з командами CRM, маркетингу, дизайну та контенту.
• Участь в A/B-тестах (заміна тем, CTA, структури повідомлень).
• Моніторинг базових метрик (Open Rate, CTR, Delivery) та внесення покращень.

 

Що для нас важливо

• Досвід роботи з email / push / SMS або в ролі контент-менеджера від 1 року.
• Уважність до деталей і відповідальність за результат.
• Розуміння, що контент у CRM — це частина користувацького сценарію, а не окремі повідомлення.
• Базова логіка сегментації (кому, коли і навіщо ми відправляємо повідомлення).
• Готовність працювати з рутинними задачами та великим обсягом кампаній.
• Бажання розвиватися в напрямку CRM / retention.
   

Плюсом буде:

• Досвід роботи з CRM / ESP-платформами.
• Навички копірайтингу.
• Базове розуміння A/B-тестування та аналітики.
   

Можливості росту

• Розвиток у напрямку CRM Manager / Retention Manager.
• З часом — зростання до CRM Lead або Owner CRM-напрямку / проєкту.
• Робота з реальними продуктами та великими базами користувачів.
   

Ми пропонуємо:

• Відсутність бюрократії в процесах прийняття рішень і можливість безпосередньо впливати на продукт/проєкт.
• Skill Boost - компенсація зовнішнього навчання співробітників.
• 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-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 допомогає пройти цей період без зайвих стресів.

АППІ — сучасна служба доставки, яка активно розвивається та впроваджує новітні технології у свою роботу. Ми шукаємо IT-спеціаліста, який стане частиною нашої команди та допоможе автоматизувати процеси, розвивати внутрішні продукти компанії та впроваджувати AI-рішення.

Якщо ти цікавишся сучасними технологіями, хочеш працювати з AI та розвиватися у перспективній компанії — будемо раді знайомству.

Основні обов’язки:

• Розробка та підтримка внутрішніх IT-продуктів компанії;
• Технічна підтримка сайтів, додатків та внутрішніх сервісів;
• Оновлення та вдосконалення існуючих IT-рішень;
• Автоматизація бізнес-процесів за допомогою ШІ;
• Впровадження AI-інструментів у роботу компанії;
• Розробка та налаштування ботів і AI-агентів;
• Налаштування та підтримка IT-інфраструктури;
• Аналіз та оптимізація технічних процесів.

Вимоги до кандидата:

• Базові або впевнені знання у сфері IT;
• Розуміння сучасних технологій та інтерес до AI;
• Бажання навчатися та професійно розвиватися;
• Вміння працювати самостійно та в команді;
• Ініціативність та відповідальність;
• Досвід роботи буде перевагою, але готові розглянути кандидатів без досвіду.

Ми пропонуємо:

• Роботу у стабільній компанії, що розвивається;
• Можливість працювати з сучасними AI-технологіями;
• Професійний розвиток та підтримку команди;
• Реальну можливість впливати на розвиток внутрішніх IT-рішень;
• Гібридний формат роботи: 3 дні в офісі / 2 дні віддалено;
• Комфортний офіс у м. Одеса, вул. Архітекторська, 26В
• Графік роботи: Пн–Пт з 09:00 до 18:00;
• Конкурентну заробітну плату (обговорюється на співбесіді).

Надсилайте резюме та ставайте частиною команди!

Шукаємо талановитого та технічно підкованого спеціаліста для розробки, оптимізації та автоматизації процесів генерації контенту з використанням передових AI-інструментів.

Якщо ви вмієте створювати складні workflow у ComfyUI, знаєте, як витиснути максимум із дифузійних моделей, та можете автоматизувати весь процес від генерації до автоматичного постингу за допомогою коду або low-code платформ — ми чекаємо на вас!

🎯 Основні обов'язки:

• Створення та кастомізація Workflow: Розробка унікальних пайплайнів у ComfyUI для стабільної та якісної генерації фото й відео контенту (NSFW тематика теж).
• Інфраструктура та деплой: Налаштування серверлесс та підтримка генерації на хмарних серверах ( Serverless / виділені сервери з GPU рівня RTX).
• Автоматизація процесів (End-to-End): Створення скриптів та сценаріїв для автоматичного створення контенту та його подальшого постінгу на цільові платформи.
• Робота з API: Інтеграція генеративних моделей із зовнішніми сервісами через REST API.

🛠 Наш технологічний стек та вимоги:

• Глибокі знання AI/ML для медіа: Досвід роботи з NSFW дифузійними моделями (Text-to-Image, Image-to-Image,  Image-to-Video).
• Експертиза в ComfyUI: Вміння будувати гнучкі та оптимізовані кастомні workflow.
• Навички автоматизації: Впевнене володіння Python/JS (написання скриптів для автоматизації, робота з API, Claude Code).
•  Досвід роботи з low-code інструментами автоматизації, такими як n8n (робота з HTTP-запитами, REST API).
• Досвід із Cloud/Cloudless GPU: Робота з хмарним рендерингом (RunPod або аналоги), розуміння архітектури serverless для забезпечення доступності 24/7.
• Портфоліо/Приклади/Serverless: Розуміння специфіки та стандартів якості контенту у сегменті (приклади генерації, схожі на інструменти типу).

🛠 Плюсом будь:

• Використання сторонніх сервісів для генерації фото/відео контенту

💼 Що ми пропонуємо:

• Дистанційний формат роботи з гнучким графіком.
• Доступ до топового заліза для генерацій (оренда потужних GPU RTX 5090/серверів).
• Цікаві, амбітні завдання на стику AI-технологій та автоматизації та Serverless.
• Конкурентну заробітну плату (обговорюється за результатами співбесіди).

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!