Machine Learning Engineer | Data Scientist

Про компанію
Компанія Dastellar це молода команда, що спеціалізується на створенні кастомних AI/ML/Data Science рішень для бізнесів. Працюємо у форматі сервісної моделі, допомагаючи клієнтам реалізовувати складні ML-ініціативи - від ідеї до прототипу й продакшну.
Наші основні домени:
Energy & Utilities - anomaly detection, energy meters forecasting, оптимізація споживання.
E-commerce / Retail - demand forecasting, CLV prediction, customer segmentation, dynamic pricing.

Кого шукаємо
Шукаємо досвідченого ML Engineer / Data Scientist на гнучкий part-time / контракт для роботи над клієнтськими проєктами в різних галузях.
Важливо: нам потрібна людина, яка вміє брати на себе ініціативу, добре комунікує технічні рішення клієнтам і здатна якісно вирішувати задачі end-to-end.

Основні обов’язки

• Розробка кастомних ML / GenAI рішень під конкретні бізнес-виклики

• Побудова моделей: LLM, embeddings, RAG, а також класичні ML (класифікація, регресія, time-series, кластери)

• Аналіз даних клієнтів, побудова фічей, очищення, валідація

• Участь у виборі стеку та проєктуванні архітектури рішень

• Проведення досліджень та документації рішень

 Що очікуємо

• 5+ років досвіду у ML/Data Science

• Високий рівень відповідальності.

• Практика з LLMs / GenAI (GPT, LLaMA, Hugging Face, LangChain)

• Досвід із класичним ML: sklearn, XGBoost, time-series моделювання, рекомендаційні системи

• Сильні навички Python (Pandas, NumPy, ML/DL фреймворки)

• Вміння працювати самостійно, розробляти рішення e2e

• Гнучкість у роботі з різними доменами та типами даних

Бонусні навички

• Робота з векторними БД (FAISS, Qdrant, Pinecone)

• Знання специфіки енергетики або рітейлу (буде перевагою)

• Базове розуміння MLOps: трекінг експериментів, CI/CD, MLflow

 Ми пропонуємо

• Гнучкий part-time / контракт формат (можна поєднувати з іншими проєктами)

• Залучення до реальних клієнтських кейсів з енергетики та e-commerce

• Швидке прийняття рішень і мінімум бюрократії

• Можливість впливати на архітектуру і стек

• Віддалену співпрацю та вільний графік

• Оплачувану участь у R&D, якщо захочеш ініціювати експеримент