Інженер/ка з штучного інтелекту та машинного навчання

Фонд Євразія, виконавець проєкту міжнародної технічної допомоги «Цифровізація для зростання, доброчесності та прозорості (UK DIGIT)», шукає AI/ML Engineer (Інженера з штучного інтелекту та машинного навчання) (Middle/Senior)  для Центру компетенцій штучного інтелекту (AI CoE).

AI Center of Excellence (AI CoE) в Мінцифрі — це команда, що впроваджує передові технології штучного інтелекту для трансформації державного управління та працює над амбітними проектами, що мають прямий та масштабний вплив на мільйони громадян та ефективність роботи держави.

Загальна інформація:

• Дата оголошення: 18 листопада, 2025
• Кінцева дата подання: 02 грудня, 2025
• Форма співпраці: контракт консультанта до 31 березня  2025 року
• Місце роботи: місто Київ
• Формат роботи:  гібридний/повний робочий день

Ключова мета на посаді: Розробка та впровадження інноваційних AI-рішень для автоматизації та підвищення ефективності державних процесів.

Основні цілі на перші 4 місяці роботи:

1. Автоматизація експертизи проєктів НПІ:

• Завдання: Розробити та впровадити ML-модель (NLP) для аналізу та попередньої оцінки проєктів цифровізації, що подаються держорганами.
• KPI: Скоротити середній час на експертизу одного проєкту з 2 робочих днів до 5 годин.

2. Створення системи “AI-аналітика для системи єСуд”:

• Завдання: Розробити систему на основі AI для автоматичного аналізу судових справ, починаючи з простих порушень ПДР. Це включає розробку моделі (ICR/CV) для розпізнавання та оцифрування рукописних поліцейських протоколів.
• KPI: Протягом перших 3 місяців розроблено та протестовано модель, що класифікує та аналізує 3 типів найпоширеніших порушень ПДР з точністю не менше 95%.

Обов’язки:

Розробка ML моделей

• Аналіз вимог проекту (НПІ, єСуд) та визначення відповідних алгоритмів (NLP, CV/ICR, класифікація).
• Проектування, навчання та finetuning моделей, зокрема для обробки української мови та розпізнавання рукописного тексту.
• Співпраця з data science командами для операціоналізації моделей.

Впровадження ML пайплайнів (MLOps)

• Побудова та операціоналізація end-to-end ML пайплайнів (досвід з ZenML, Kubeflow, MLflow або аналогами).
• Розробка CI/CD пайплайнів для ML-моделей (GitLab, Jenkins), забезпечуючи автоматизоване та безпечне розгортання.
• Підтримка ML пайплайнів у production, моніторинг (Prometheus, Grafana) та забезпечення масштабованості.

Управління даними та Feature Engineering

• Обробка, очищення та підготовка великих масивів даних (структурованих та неструктурованих) для навчання.
• Співпраця з Data Engineers для проектування та використання сховищ фіч (feature stores) та реєстрів моделей.
• Забезпечення версіонування даних та уникнення training-serving skew.

Інфраструктура та масштабованість

• Проектування та впровадження хмарної інфраструктури (AWS, Azure або GCP) для підтримки AI/ML процесів.
• Робота з інструментами контейнеризації (Docker) та платформами оркестрації (Kubernetes).

Колаборація та комунікація

• Тісна співпраця з командами DevOps, Data Engineering та Product для інтеграції ML-рішень у державні сервіси.
• Презентація складних технічних концепцій нетехнічним стейкхолдерам.

Навички та кваліфікаціяТехнічні навички

• Обов’язково: Глибоке знання Python та SQL.
• Обов’язково: Досвід роботи з ML-фреймворками (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn).
• Критично: Практичний досвід у NLP (Transformers, BERT, LLM finetuning) ТА Computer Vision (CV) (CNNs, YOLO, або досвід з OCR/ICR інструментами).
• Важливо: Досвід з MLOps інструментами (Kubeflow, MLflow, ZenML тощо).
• Важливо: Досвід проектування CI/CD пайплайнів (GitLab CI, Jenkins, Azure DevOps).
• Важливо: Досвід з хмарними платформами (AWS, Azure, або GCP), включаючи їх AI-сервіси (SageMaker, Azure ML, GCP AI).
• Розуміння інструментів контейнеризації (Docker) та оркестрації (Kubernetes).
• Розуміння інструментів Data Engineering (Apache Spark, Airflow) є великим плюсом.

Аналітичні та навички

• Глибоке розуміння всього ML-воркфлоу (від підготовки даних до моніторингу в production).
• Вміння аналізувати метрики продуктивності моделі та оптимізувати їх.
• Здатність проектувати масштабовані рішення для batch та real-time обробки.

Міжособистісні навички

• Відмінні навички комунікації та презентації.
• Системний підхід, проактивність та орієнтація на результат.
• Вміння працювати в команді та в мульти-стейкхолдерному середовищі.

Перевагою буде

• 4+ роки релевантного досвіду в машинному навчанні або суміжних сферах.
• Досвід розгортання та підтримки високо-навантажених ML-моделей у production.
• Досвід роботи з хмарними AI-сервісами (AWS SageMaker/Bedrock, Azure OpenAI/AI Studio, GCP AI).
• Розуміння сучасних підходів до LLMOps та RAG.

Освіта та знання мов

• Освіта: Ступінь MS/BS у галузі Computer Science, Data Science, штучного інтелекту або суміжній технічній галузі.
• Англійська: Рівень Upper-intermediate (B2+) або вище.
• Українська: Вільне володіння (C1+).

Експерт має відповідати встановленим кваліфікаційним вимогам, мати бездоганну ділову репутацію, відповідний професійний досвід та дотримуватися принципів доброчесності.

Резюме надсилати на e-mail Отправить резюме

Прохання обов’язково у темі листа вказати назву позиції.

Кінцевий строк подання документів: 02 грудня 2025 р. (18:00 за київським часом).

Присудження контракту залежить від наявності коштів.

Заявки розглядатимуться по мірі надходження аплікаційних форм.