Рекрутинг ML, MLOps и Data Engineering для AI

Подбор ML Engineer, Data Scientist, LLM и BizDev для AI-стартапов и корпоративных AI-команд

  • Подбираем ML-инженеров, Data Scientists и AI-разработчиков Middle+
  • Кандидата оценивает практик, а не рекрутер по ключевым словам
  • Доступ к инженерам, которых нет на job-бордах
  • Ringostat
  • Protectimus
  • SolveCare (TuumIO)
  • CHI Software
Скроллить вниз

Узнайте стоимость и сроки подбора персонала
- Ответьте на 4 вопроса

Пожалуйста, заполните поля
Как с вами связаться?

Специфика рынка AI-специалистов в Украине

AI-рекрутинг в Украине в 2026 году это про узость пересечения требований:

  • продакшен-опыт с конкретным стеком (LLM, CV, recsys, NLP)
  • готовность работать в режиме стартапа (не R&D-аутсорс)
  • зарплатные ожидания, привязанные не к украинскому рынку, а к Tier-1 ремоут-офферам (особенно США)

На каждом из трёх фильтров отсеивается порядка 60–80% кандидатов с релевантными ключевыми словами в CV. То, что остаётся — это пул, который не выкладывает резюме на job-борды и не отвечает на массовые InMail-сообщения. Их находят через market mapping и тёплые рекомендации.


Senior Python vs ML Engineer. Senior Python с опытом веб-бэкенда (Django, FastAPI, REST API) это не ML-инженер.
Реальный ML требует опыта с PyTorch или TensorFlow, построения training pipelines, понимания feature engineering, метрик качества моделей и A/B-тестирования на ML-системах. Подбор ml инженера начинается с фильтра по продакшен-опыту, а не по строке «python» в резюме.
 

Почему ваш старый список требований к ML-инженеру больше не работает? Потому что в 2026-м умение писать код вторично по сравнению с умением готовить данные для RAG-систем. На рынке сейчас принципиально новый тип AI-инженера, который работает не с собственными моделями, а с LLM (GPT, Claude, Llama, Mistral).
Среди наших клиентов популярнее: prompt engineering, RAG (retrieval-augmented generation), файнтюнинг, работа с векторными БД (pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant).
Большая часть ML-инженеров не имеет практического опыта с этими инструментами, из последних 30 ML-инженеров, с которыми мы говорили, 19 не работали с RAG в проде.
Кандидаты с реальным опытом LLM-продакшена — это преимущественно те, кто провёл последние 12–18 месяцев в конкретных стартапах. Machine learning рекрутинг в 2026 году — это работа с очень узким активным пулом кандидатов, кто умеет деплоить.
 
Международный рынок забирает сильных. Сильный ML/AI-инженер с 5+ годами опыта в Украине имеет альтернативу — ремоут-контракт с американской или европейской компанией за 6000$ — 10 000$ в месяц.
Локальному стартапу сложно конкурировать ставкой, но можно заинтересовать интересным продуктом, опционом, гибким графиком, возможностью влиять на техническую стратегию. Рекрутинг AI требует понимания этой логики — иначе вакансия продаётся неправильно и кандидат уходит к конкуренту.
 
Доменная специфика. AI для медтеха, AI для ритейла, AI для defense, AI для финансов — это разные задачи, разные модели, разные стандарты данных. Кандидат, который 3 года делал рекомендательные системы для e-commerce, не сразу принесёт ценность медтех-стартапу с регуляцией FDA.

Закрытые вакансии и сроки

blank
Вакансия: Chief Product Officer
Закрыли за: 6 недель
Подробнее Свернуть

Skyvia — no-code платформа облачной интеграции данных от Devart, работающая с 2014 года. В рамках единого сервиса объединены интеграция и синхронизация данных, автоматизация процессов, резервное копирование, доступ к данным через SQL и OData, а также 200+ готовых коннекторов к SaaS-приложениям, базам данных и хранилищам без локальной установки.

Основные должностные обязанности
  • Развитие AI-направления
  • Владение продуктовой стратегией и единым roadmap по пяти продуктам платформы
  • Консолидация продуктового портфеля в целостное видение и приоритеты
  • Перевод продуктовой стратегии в измеримые цели и метрики для команд
  • Работа с фаундерами над продуктовым видением и ключевыми решениями
  • Развитие продуктовой команды и процессов discovery и delivery
  • Приоритизация на стыке запросов рынка, данных и технической реализуемости
  • Кросс-функциональная работа с инженерией, аналитикой, маркетингом и продажами
Требования к кандидату
  • Опыт в продуктовом руководстве уровня CPO, VP Product или Head of Product от 8 лет
  • Опыт управления мультипродуктовым портфелем в B2B SaaS
  • Подтверждённый трек владения продуктовой стратегией и roadmap на уровне компании
  • Опыт построения и развития продуктовых команд
  • Понимание домена интеграции данных, ETL/ELT, API и облачной инфраструктуры
  • Опыт запуска или развития AI-направления в продукте
  • Владение продуктовыми и бизнес-метриками, умение связывать их с решениями
  • Английский язык не ниже C1 для работы в международном продукте
blank
Вакансия: Sales Executive
Закрыли за: 19 дней
Подробнее Свернуть

Promtys [promtys.com] — платформа, которая помогает бизнесу выстроить эффективную работу с LLM и промптами.

Основные должностные обязанности
  • Полный цикл B2B-продаж через outbound-поиск лидов
  • Работа с Mid-Market и Enterprise клиентами на международных рынках (США, Европа), ведение нескольких стейкхолдеров
  • Проведение discovery-сессий и демо, построение персонализированных сценариев использования Promtys под задачи клиента
  • Подготовка коммерческих предложений, переговоры по условиям, контрактам и ценам
  • Управление pipeline и forecast в CRM, прогнозирование сроков закрытия
  • Развитие портфеля активных клиентов через expansion и upsell
  • Feedback-loop с продуктовой командой, формализация запросов клиентов, влияние на роадмап AI-функционала
Требования к кандидату
  • Опыт от 2-3 лет в B2B-продажах SaaS / IT-продуктов
  • Подтверждённый опыт закрытия сделок на международных рынках (США, Европа)
  • Опыт работы с Mid-Market, желательно — с Enterprise сегментом
  • Свободный английский (C1+), опыт переговоров и контрактных договорённостей с native speakers
  • Понимание AI / LLM (ChatGPT, Claude) и концепции промпт-инжиниринга; способность вести техническую дискуссию с product / engineering командами клиента
  • Опыт работы с CRM (HubSpot, Salesforce и другие) на уровне самостоятельного управления pipeline
  • Ориентация на закрытие сделок и достижение quota
blank
Вакансия: Senior ML/NLP Engineer
Закрыли за: 5 недель
Подробнее Свернуть

Ringostat [ringostat.com] — AI-платформа бизнес-телефонии и маркетинговой аналитики, объединяющая коммуникации, продажи и аналитику в единой системе.

Основные должностные обязанности
  • Развитие функционала Conversation Intelligence: автоматическая суммаризация звонков, sentiment, выделение next-step
  • Интеграция и тюнинг ASR под мультиязычный поток звонков
  • Разработка и оптимизация LLM-пайплайнов для анализа разговоров
  • Оптимизация качества, latency и стоимости inference
  • Построение evaluation: офлайн-датасеты, метрики, регрессионные тесты
  • A/B-тесты моделей и промптов на проде
  • Работа в связке с продуктом и бэкенд-командой по CRM-интеграциям
Требования к кандидату
  • 5+ лет в ML/NLP, из них 1+ год с LLM в продакшене
  • Уверенный Python, бонусом будет PyTorch, Hugging Face Transformers
  • Практический опыт с ASR (Whisper, Deepgram, AssemblyAI) — понимание специфики телефонного аудио
  • LLM-инжиниринг: prompt engineering, structured output
  • Опыт A/B тестирования ML-моделей в продакшене
  • Опыт NLP-задач — summarization, sentiment, извлечение entity / intent
  • Мультиязычные модели (английский обязательно, опыт с UA / RU / EU-языками — плюс)
  • Опыт построения end-to-end ML-пайплайнов и вывода их в прод
  • Docker, базовое облачное окружение (AWS или GCP)
  • Понимание метрик качества и evaluation для LLM / NLP-задач
  • Английский B2+
blank
Вакансия: Senior MLOps Engineer
Закрыли за: 26 дней
Подробнее Свернуть

Protectimus [protectimus.com] — B2B-провайдер мультифакторной аутентификации (MFA). Облачная и on-premise платформы для защиты сотрудников, клиентов и корпоративных данных с поддержкой различных способов доставки одноразовых паролей.

Основные должностные обязанности
  • Настройка CI/CD пайплайнов для тренировки, валидации и деплоя ML-моделей
  • Подготовка инфраструктуры под модели риск-анализа логинов и обнаружения аномальной активности
  • Контейнеризация моделей и выкатка в cloud и on-premise среды клиентов
  • Настройка мониторинга моделей в проде, дрейф данных, качество прогнозов, latency, алерты
  • Версионирование моделей, датасетов и экспериментов
  • Автоматизация retraining-пайплайнов под обновление паттернов атак
  • Работа в связке с ML-инженером и бэкенд-командой по интеграции моделей в MFA-платформу
Требования к кандидату
  • 4+ года в DevOps / MLOps, из них 3+ года на ML-инфраструктуре
  • Уверенный Python, Kubernetes, Bash, Linux
  • Docker на продакшен-уровне
  • Real-time serving (Triton, BentoML, KServe, FastAPI под нагрузкой)
  • Data drift / concept drift detection, инструменты типа Evidently, WhyLabs, Arize, либо собственные метрики качества в проде
  • GitLab CI, GitHub Actions или Jenkins
  • Опыт с DVC, LakeFS или аналогом
  • Один из cloud-провайдеров (AWS / GCP) + опыт деплоя в on-premise / private cloud
  • Prometheus, Grafana, базовый ELK / Loki
  • Понимание специфики безопасного продукта — чувствительность к данным, compliance (PCI-DSS, SOC 2, GDPR)
  • Свободный английский
blank
Вакансия: Head of Product AI
Закрыли за: 2 месяца
Подробнее Свернуть

eSputnik — омниканальная Customer Data Platform для e-commerce и retail, которой ежедневно пользуются около 3500 брендов. Платформа сводит клиентские данные в единый профиль и оркеструет коммуникации сразу во всех каналах — Email, SMS, web и mobile push, Viber, Telegram, In-App, App Inbox и pop-up. В основе продукта лежит собственный AI-слой — товарные рекомендации, предиктивная сегментация и оптимизация контента, плюс развивающееся направление AI-агентов.

Основные должностные обязанности
  • Владение AI-стратегией и roadmap платформы по рекомендациям, predictive-сегментации, оптимизации контента и AI-агентам
  • Развитие направления AI-рекомендаций, релевантность и персонализация по всем каналам
  • Развитие predictive-сегментации, модели churn, LTV и propensity как продуктовые фичи
  • Запуск и владение направлением AI-агентов, которое до найма было только намечено
  • Определение продуктового видения встраивания AI в омниканальную оркестрацию (Email, SMS, web/mobile push, Viber, Telegram, In-App)
  • Приоритизация бэклога и баланс между research и shippable-фичами
  • Работа с DS/ML и инженерными командами по доведению моделей от прототипа до продакшн-фичи
  • Перевод возможностей в ценность для клиентов через активацию, конверсию и retention e-commerce и retail-брендов
  • Ответственность за AI-метрики продукта, влияние моделей на эффективность кампаний и adoption
  • Работа с лидерством над позиционированием и конкурентной дифференциацией платформы
Требования к кандидату
  • Опыт в продуктовой роли уровня Head или Lead с фокусом на AI/ML-продуктах
  • Понимание ML-домена (рекомендательные системы, predictive и propensity-модели, сегментация, LLM и AI-агенты) на уровне ведения roadmap и работы с DS/ML-командой
  • Опыт вывода AI-фич из прототипа в продакшн в SaaS или платформенном продукте
  • Желателен домен martech, CDP, e-commerce или retail с омниканальными коммуникациями и работой с customer data
  • Владение продуктовыми метриками и умение связывать AI-эффект с бизнес-результатом (конверсия, retention, LTV)
  • Опыт приоритизации roadmap на стыке research и поставляемых фич
  • Лидерство в кросс-функциональной работе с DS, ML, инженерами и аналитикой
  • Английский для работы в международном продукте уровня 3000+ брендов в 23 странах

Кого мы закрываем в AI-сегменте

Мы помогаем AI-стартапам на seed/Series A доукомплектовать команды технарями и биздевами/сейлзами для масштабирования.
Параллельно мы закрываем вакансии для корпоративного сектора, где сейчас идет бум на создание внутренних AI-команд в фарме, финтехе и ритейле


Продуктовые AI-стартапы. Что чаще всего ищут: ML/AI-инженер с опытом конкретной модели (LLM, CV, NLP), Data Engineer для построения data pipeline с нуля, BizDev/Sales с Fluent English. Часто это первый наём после founders, поэтому культурный фит критичен наравне с техническими навыками.
Наш реальный кейс — Promtys, B2B AI-сервис для генерации контента, где мы закрыли роль BizDev Sales AI-стартап за 29 дней. Для коммерческой части AI-стартапов работает отдельный процесс.
 
Корпоративные AI-команды. Крупные компании, банки, ритейл, фарма, энергетика — строят внутренние data/AI-функции. Ищут: Data Scientist для рекомендательных и скоринговых систем, MLOps-инженеров для построения инфраструктуры, Head of Data или Chief Data Officer на executive-уровне. Для топовых ролей вроде CDO и Head of AI работает отдельный трек — Executive Search для IT.
 

Технологический стек, с которым работаем:

  • LLM / GenAI: GPT, Claude, Llama, Mistral, fine-tuning, RAG, prompt engineering, vector DBs (Pinecone, Weaviate, Qdrant и pgvector), LangChain, LlamaIndex
  • Classical ML: scikit-learn, XGBoost, LightGBM, рекомендательные системы, скоринг, churn prediction
  • Computer Vision: OpenCV, YOLO, детекция объектов, сегментация, OCR, face recognition / re-identification
  • NLP (классический): spaCy, NLTK, transformers, named entity recognition
  • Speech: ASR (Whisper), TTS (Kokoro, Cartesia, ElevenLabs)
  • MLOps: Kubeflow, MLflow, Airflow, Weights & Biases, Docker, Kubernetes, GPU-инфра (A100/H100, vLLM, TGI)
  • Data Engineering: Spark, Kafka, Airflow, dbt, Snowflake, BigQuery, Databricks

Мы используем список чек-лист для кандидата на конкретной вакансии. Если вы пишете LLM-сервис — мы скринингуем по LangChain/LangGraph, vector DB, opt-инференсу. Если recsys — по Spark, feature stores, A/B-тестированию. Ориентируемся под ваш стек.

Отзывы наших клиентов

В каких сферах мы эксперты?

Как мы ищем AI-специалистов

Классические Djinni и LinkedIn для AI-вакансий работают ограниченно: сильные AI-инженеры либо не публикуют резюме, либо сразу уходят в международные контракты. Мы используем другой подход: market mapping, доменную фильтрацию кандидатов по реальному продакшен-опыту, прямой хедхантинг через закрытые AI-сообщества.


Процесс работы с AI-вакансией.

  • Бриф 30–60 минут. В отличие от обычного IT-брифа, мы просим CEO или CTO детально описать продукт, какую AI-функцию закрывает роль, какие модели или стеки ожидаются. Без этого невозможно корректно скринить кандидатов.
  • Market mapping. Составляем карту всех потенциально подходящих AI-инженеров в Украине с релевантным стеком (например, LLM + RAG + production deploy). Это и есть основа machine learning рекрутинга на узком рынке.
  • Доменная фильтрация. Кандидаты с 3 годами рекомендательных систем для e-commerce не подходят медтех-стартапу. Мы это фиксируем до первого звонка, чтобы не тратить время клиента на нерелевантных людей.
  • Скрининг технических навыков. Не спрашиваем «знаете ли вы Python», а уточняем: какой последний проект в продакшене, какие модели деплоили, как решали конкретные задачи (например, hallucination в LLM, drift модели, оптимизация инференса).

 
Статистика украинского AI-рынка:

  • Senior Python ML/AI Developer — 298 кандидатов на 73 вакансии на Djinni (2 квартал 2026)
  • ML/AI-инженеров Middle+ уровня с реальным продакшен-опытом — оценочно 170–220 в Украине (исходя из собеседований проведенных за последние 2 квартала)
  • Вилки ЗП Senior ML Engineer — 4 500–7 000$ в месяц (Djinni Salary report)
  • Tier 1 ремоут-контракты — 8500+$ в месяц (Indeed, Glassdoor Salary Reports)

Украинский стартап не выиграет по ставке, но выигрывает по продукту, опциону и влиянию на техническую стратегию. Рекрутер, который не умеет это продавать, не откроет таких кандидатов.

Как AI рекрутинговое агентство, мы работаем по модели, где вы платите за результат после выхода кандидата на работу.
Гарантия бесплатной замены — 90 дней.
 
Оставьте заявку — начнём с короткого звонка и поймём, реально ли закрыть роль за 4–10 недель и каким должен быть пул кандидатов.

О нас

Александр
Руководитель агентства
Александр
Основатель BestHeads (с 2017 года) и маркетингового агентства. Фокус на executive search и digital-рекрутинге; глубокое понимание P&L, ролей C-suite и драйверов роста.
Виолетта
Head of recruitment / Партнер
Виолетта
Координация рекрутеров, планирование нагрузки, контроль качества, соблюдение сроков. Более 10 лет в рекрутинге.
Евгения
Менеджер по успеху клиентов
Евгения
Забота о клиентах, педантичность в процессах: обработка заявок, организация встреч, контроль первичной документации.
Макар
Рекрутер
Макар
Фокус на линейном персонале и ролях в продажах: быстро формирует пул кандидатов; всегда соблюдает SLA и дедлайны.
Марина
Рекрутерка
Марина
Сорсинг и отбор в маркетинге, финансах и продажах. Закрывает 94% вакансий, которые берёт в работу.
Марина
HR-эксперт
Марина
Подбирает ключевых специалистов для IT, HR и финансов; экспертиза топ-уровня; 10+ лет. Безупречные софт-скиллы.
Алексей
Рекрутер
Алексей
Executive search в финансах, экономике, бухгалтерии; роли CFO, главных бухгалтеров, юристов, менеджеров по продажам.
Виктория
HR-эксперт
Виктория
Закрывает сложные роли в маркетинге и медицине; сопровождает адаптацию; 10+ лет в HR.

Часто задаваемые вопросы

г. Киев, ст. м. Палац Украина
ул. Предславинская, 34б, офис 405
Для клиентов: info@bestheads.in.ua
Резюме: cv.1603919240@m.persiahr.com
Остались вопросы?
Пожалуйста, заполните поля ниже