Рекрутинг ML, MLOps та Data Engineering для AI

Підбір ML Engineer, Data Scientist, LLM та BizDev для AI-стартапів та корпоративних AI-команд

  • Підбираємо ML-інженерів, Data Scientists та AI-розробників Middle+
  • Кандидата оцінює практик, а не рекрутер за ключовими словами
  • Доступ до інженерів, яких немає на job-бордах
  • Ringostat
  • Promtys
  • SolveCare (TuumIO)
  • CHI Software
Скролити нижче

Дізнайтесь вартість та терміни підбору персоналу
- Дайте відповідь на 4 питання

Будь ласка, заповніть поля
Як з вами зв’язатись?

Специфіка ринку AI-спеціалістів в Україні

AI-рекрутинг в Україні у 2026 році – це про вузькість перетину вимог:

  • продакшен-досвід із конкретним стеком (LLM, CV, recsys, NLP)
  • готовність працювати в режимі стартапу (не R&D-аутсорс)
  • зарплатні очікування, прив’язані не до українського ринку, а до Tier-1 remote-офферів (особливо США)

На кожному з трьох фільтрів відсівається близько 60–80% кандидатів із релевантними ключовими словами в CV. Те, що залишається, – це пул, який не викладає резюме на job-борди і не відповідає на масові InMail-повідомлення. Їх знаходять через market mapping та теплі рекомендації.

 
Senior Python vs ML Engineer. Senior Python із досвідом веб-бекенду (Django, FastAPI, REST API) – це не ML-інженер.
Справжній ML потребує досвіду з PyTorch або TensorFlow, побудови training pipelines, розуміння feature engineering, метрик якості моделей та A/B-тестування на ML-системах. Підбір ML-інженера починається з фільтра за продакшен-досвідом, а не за рядком “python” у резюме.
 
 
Чому ваш старий перелік вимог до ML-інженера більше не працює?
 
Тому що у 2026-му вміння писати код вторинне порівняно з умінням готувати дані для RAG-систем. На ринку зараз принципово новий тип AI-інженера, який працює не з власними моделями, а з LLM (GPT, Claude, Llama, Mistral).
Серед наших клієнтів популярніші: prompt engineering, RAG (retrieval-augmented generation), файнтюнінг, робота з векторними БД (pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant).
Більша частина ML-інженерів не має практичного досвіду з цими інструментами: з останніх 30 ML-інженерів, з якими ми спілкувалися, 19 не працювали з RAG у проді.
 
Кандидати зі справжнім досвідом LLM-продакшену – це переважно ті, хто провів останні 12–18 місяців у конкретних стартапах. Machine learning рекрутинг у 2026 році – це робота з дуже вузьким активним пулом кандидатів, які вміють деплоїти.
 
Глобальний ринок перетягує сильних.
Сильний ML/AI-інженер з 5+ роками досвіду в Україні має альтернативу – remote-контракт з американською або європейською компанією за 6000$ – 10 000$ на місяць.
Локальному стартапу складно конкурувати ставкою, але можна зацікавити цікавим продуктом, опціоном, гнучким графіком, можливістю впливати на технічну стратегію. Рекрутинг AI потребує розуміння цієї логіки – інакше вакансія продається неправильно і кандидат іде до конкурента.
 
Доменна специфіка.
AI для медтеху, AI для ритейлу, AI для defense, AI для фінансів – це різні завдання, різні моделі, різні стандарти даних. Кандидат, який 3 роки робив рекомендаційні системи для e-commerce, не одразу принесе цінність медтех-стартапу з регуляцією FDA.

Закриті вакансії та строки

blank
Вакансія: Chief Product Officer
Закрили за: 6 тижнів
Детальніше Згорнути

Skyvia – no-code платформа хмарної інтеграції даних від Devart, що працює з 2014 року. У межах єдиного сервісу поєднано інтеграцію та синхронізацію даних, автоматизацію процесів, резервне копіювання, доступ до даних через SQL і OData, а також 200+ готових конекторів до SaaS-застосунків, баз даних і сховищ без локального встановлення.

Основні посадові обов'язки
  • Розвиток AI-напряму
  • Володіння продуктовою стратегією та єдиним roadmap за п’ятьма продуктами платформи
  • Консолідація продуктового портфеля в цілісне бачення та пріоритети
  • Переведення продуктової стратегії у вимірювані цілі та метрики для команд
  • Робота з фаундерами над продуктовим баченням і ключовими рішеннями
  • Розвиток продуктової команди та процесів discovery і delivery
  • Пріоритизація на стику запитів ринку, даних і технічної реалізовності
  • Крос-функціональна робота з інженерією, аналітикою, маркетингом і продажами
Вимоги до кандидата
  • Досвід у продуктовому керівництві рівня CPO, VP Product або Head of Product від 8 років
  • Досвід управління мультипродуктовим портфелем у B2B SaaS
  • Підтверджений трек володіння продуктовою стратегією та roadmap на рівні компанії
  • Досвід побудови та розвитку продуктових команд
  • Розуміння домену інтеграції даних, ETL/ELT, API та хмарної інфраструктури
  • Досвід запуску або розвитку AI-напряму в продукті
  • Володіння продуктовими та бізнес-метриками, уміння пов’язувати їх із рішеннями
  • Англійська мова не нижче C1 для роботи в міжнародному продукті
blank
Вакансія: Sales Executive
Закрили за: 19 днів
Детальніше Згорнути

Promtys [promtys.com] – платформа, яка допомагає бізнесу побудувати ефективну роботу з LLM та промптами.

Основні посадові обов'язки
  • Повний цикл B2B-продажів через outbound-пошук лідів
  • Робота з Mid-Market та Enterprise клієнтами на міжнародних ринках (США, Європа), ведення кількох стейкхолдерів
  • Проведення discovery-сесій та демо, побудова персоналізованих сценаріїв використання Promtys під задачі клієнта
  • Підготовка комерційних пропозицій, перемовини щодо умов, контрактів та цін
  • Управління pipeline і forecast у CRM, прогнозування строків закриття
  • Розвиток портфеля активних клієнтів через expansion та upsell
  • Feedback-loop із продуктовою командою, формалізація запитів клієнтів, вплив на роадмап AI-функціоналу
Вимоги до кандидата
  • Досвід від 2-3 років у B2B-продажах SaaS / IT-продуктів
  • Підтверджений досвід закриття угод на міжнародних ринках (США, Європа)
  • Досвід роботи з Mid-Market, бажано – з Enterprise сегментом
  • Вільна англійська (C1+), досвід перемовин та контрактних домовленостей із native speakers
  • Розуміння AI / LLM (ChatGPT, Claude) та концепції промпт-інжинірингу; здатність вести технічну дискусію з product / engineering командами клієнта
  • Досвід роботи з CRM (HubSpot, Salesforce та інші) на рівні самостійного управління pipeline
  • Орієнтація на закриття угод та досягнення quota
blank
Вакансія: Senior ML/NLP Engineer
Закрили за: 5 тижнів
Детальніше Згорнути

Ringostat [ringostat.com] – AI-платформа бізнес-телефонії та маркетингової аналітики, що об’єднує комунікації, продажі й аналітику в єдиній системі.

Основні посадові обов'язки
  • Розвиток функціоналу Conversation Intelligence: автоматична суммаризація дзвінків, sentiment, виділення next-step.
  • Інтеграція та тюнінг ASR під мультимовний потік дзвінків.
  • Розробка та оптимізація LLM-пайплайнів для аналізу розмов.
  • Оптимізація якості, latency та вартості inference.
  • Побудова evaluation: офлайн-датасети, метрики, регресійні тести.
  • A/B-тести моделей та промптів на проді.
  • Робота у звʼязці з продуктом та бекенд-командою щодо CRM-інтеграцій.
Вимоги до кандидата
  • 5+ років у ML/NLP, з них 1+ рік з LLM у продакшені.
  • Впевнений Python, бажано PyTorch, Hugging Face Transformers.
  • Практичний досвід з ASR (Whisper, Deepgram, AssemblyAI) – розуміння специфіки телефонного аудіо.
  • LLM-інжиніринг: prompt engineering, structured output.
  • Досвід A/B-тестування ML-моделей у продакшн
  • Досвід NLP-задач: summarization, sentiment, витяг entity / intent.
  • Мультимовні моделі (англійська обовʼязково, досвід з UA / EU-мовами – плюс).
  • Досвід побудови end-to-end ML-пайплайнів та виведення їх у прод.
  • Docker, базове хмарне середовище (AWS або GCP).
  • Розуміння метрик якості та evaluation для LLM / NLP-задач.
  • Англійська B2+.
blank
Вакансія: Senior MLOps Engineer
Закрили за: 26 днів
Детальніше Згорнути

Protectimus [protectimus.com] — B2B-провайдер мультифакторної автентифікації (MFA). Хмарна та on-premise платформи для захисту співробітників, клієнтів і корпоративних даних із підтримкою різних способів доставки одноразових паролів.

Основні посадові обов'язки
  • Налаштування CI/CD пайплайнів для тренування, валідації та деплою ML-моделей.
  • Підготовка інфраструктури під моделі ризик-аналізу логінів та виявлення аномальної активності.
  • Контейнеризація моделей і викочування в cloud та on-premise середовища клієнтів.
  • Налаштування моніторингу моделей у проді, дрейф даних, якість прогнозів, latency, алерти.
  • Версіонування моделей, датасетів та експериментів.
  • Автоматизація retraining-пайплайнів під оновлення патернів атак.
  • Робота у звʼязці з ML-інженером та бекенд-командою щодо інтеграції моделей у MFA-платформу.
Вимоги до кандидата
  • 4+ роки в DevOps / MLOps, з них 3+ роки на ML-інфраструктурі.
  • Впевнений Python, Kubernetes, Bash, Linux.
  • Docker на продакшен-рівні
  • Real-time serving (Triton, BentoML, KServe, FastAPI під навантаженням)
  • Data drift / concept drift detection, інструменти типу Evidently, WhyLabs, Arize, або власні метрики якості в проді
  • GitLab CI, GitHub Actions або Jenkins
  • Досвід з DVC, LakeFS або аналогом
  • Один з cloud-провайдерів (AWS / GCP) + досвід деплою в on-premise / private cloud.
  • Prometheus, Grafana, базовий ELK / Loki.
  • Розуміння специфіки безпекового продукту – чутливість до даних, compliance (PCI-DSS, SOC 2, GDPR)
  • Англійська вільна
blank
Вакансія: Head of Product AI
Закрили за: 2 місяці
Детальніше Згорнути

eSputnik – омніканальна Customer Data Platform для e-commerce та retail, якою щодня користуються близько 3500 брендів. Платформа зводить клієнтські дані в єдиний профіль і оркеструє комунікації одразу в усіх каналах – Email, SMS, web і mobile push, Viber, Telegram, In-App, App Inbox та pop-up. В основі продукту лежить власний AI-шар – товарні рекомендації, предиктивна сегментація та оптимізація контенту, плюс напрям AI-агентів, що розвивається.

Основні посадові обов'язки
  • Володіння AI-стратегією та roadmap платформи з рекомендацій, predictive-сегментації, оптимізації контенту та AI-агентів
  • Розвиток напряму AI-рекомендацій, релевантність і персоналізація по всіх каналах
  • Розвиток predictive-сегментації, моделі churn, LTV і propensity як продуктові фічі
  • Запуск і володіння напрямом AI-агентів, який до найму був лише окреслений
  • Визначення продуктового бачення вбудовування AI в омніканальну оркестрацію (Email, SMS, web/mobile push, Viber, Telegram, In-App)
  • Пріоритизація AI-беклогу та баланс між research і shippable-фічами
  • Робота з DS/ML та інженерними командами над доведенням моделей від прототипу до продакшн-фічі
  • Переведення AI-можливостей у цінність для клієнтів через активацію, конверсію та retention e-commerce і retail-брендів
  • Відповідальність за AI-метрики продукту, вплив моделей на ефективність кампаній та adoption
  • Робота з лідерством над AI-позиціонуванням і конкурентною диференціацією платформи
Вимоги до кандидата
  • Досвід у продуктовій ролі рівня Head або Lead з фокусом на AI/ML-продуктах
  • Розуміння ML-домену (рекомендаційні системи, predictive і propensity-моделі, сегментація, LLM та AI-агенти) на рівні ведення roadmap і роботи з DS/ML-командою
  • Досвід виведення AI-фіч із прототипу в продакшн у SaaS або платформному продукті
  • Бажаний домен martech, CDP, e-commerce або retail з омніканальними комунікаціями та роботою з customer data
  • Володіння продуктовими метриками та вміння пов’язувати AI-ефект із бізнес-результатом (конверсія, retention, LTV)
  • Досвід пріоритизації roadmap на стику research і поставлених фіч
  • Лідерство в крос-функціональній роботі з DS, ML, інженерами та аналітикою
  • Англійська для роботи в міжнародному продукті рівня 3000+ брендів у 23 країнах

Кого ми закриваємо в AI-сегменті

Ми допомагаємо AI-стартапам на seed/Series A доукомплектувати команди технарями та біздевами/сейлзами для масштабування.
Паралельно закриваємо вакансії для корпоративного сектору, де зараз триває бум на створення внутрішніх AI-команд у фармі, фінтеху та ритейлі.

 
Продуктові AI-стартапи.
Що найчастіше шукають: ML/AI-інженер із досвідом конкретної моделі (LLM, CV, NLP), Data Engineer для побудови data pipeline з нуля, BizDev/Sales з Fluent English. Часто це перший найм після founders, тому культурний фіт критичний нарівні з технічними навичками.
Наш реальний кейс – Promtys, B2B AI-сервіс для генерації контенту, де ми закрили роль BizDev Sales AI-стартап за 29 днів. Для комерційної частини AI-стартапів працює окремий процес.
 
Корпоративні AI-команди.
Великі компанії, банки, ритейл, фарма, енергетика – будують внутрішні data/AI-функції. Шукають: Data Scientist для рекомендаційних та скорингових систем, MLOps-інженерів для побудови інфраструктури, Head of Data або Chief Data Officer на executive-рівні. Для топових ролей на кшталт CDO та Head of AI працює окремий трек – Executive Search для IT.
 

Технологічний стек, з яким працюємо:

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

Ми використовуємо чек-лист під кандидата на конкретну вакансію. Якщо ви пишете LLM-сервіс – скринимо за LangChain/LangGraph, vector DB, опт-інференсом. Якщо recsys – за Spark, feature stores, A/B-тестуванням. Орієнтуємося під ваш стек.

Відгуки наших клієнтів

У яких сферах ми експерти?

Як ми шукаємо AI-спеціалістів

Класичні Djinni та LinkedIn для AI-вакансій працюють обмежено: сильні AI-інженери або не публікують резюме, або одразу йдуть на міжнародні контракти. Ми використовуємо інший підхід: market mapping, доменну фільтрацію кандидатів за справжнім продакшен-досвідом, прямий хедхантинг через закриті AI-спільноти.

Процес роботи з AI-вакансією.

  • Бриф 30–60 хвилин. На відміну від звичайного IT-брифу, ми просимо CEO або CTO детально описати продукт, яку AI-функцію закриває роль, які моделі чи стеки очікуються. Без цього неможливо коректно скринити кандидатів.
  • Market mapping. Складаємо карту всіх потенційно підхожих AI-інженерів в Україні з релевантним стеком (наприклад, LLM + RAG + production deploy). Це і є основа machine learning рекрутингу на вузькому ринку.
  • Доменна фільтрація. Кандидати з 3 роками рекомендаційних систем для e-commerce не підходять медтех-стартапу. Ми це фіксуємо до першого дзвінка, щоб не марнувати час клієнта на нерелевантних людей.
  • Скринінг технічних навичок. Не запитуємо «чи знаєте ви Python», а уточнюємо: який останній проєкт у продакшені, які моделі деплоїли, як розв’язували конкретні завдання (наприклад, hallucination у LLM, drift моделі, оптимізація інференсу).

 
Статистика українського AI-ринку:

  • Senior Python ML/AI Developer – 298 кандидатів на 73 вакансії на Djinni (2 квартал 2026)
  • ML/AI-інженерів Middle+ рівня зі справжнім продакшен-досвідом – орієнтовно 170–220 в Україні (виходячи зі співбесід, проведених за останні 2 квартали)
  • Вилки ЗП Senior ML Engineer – 4 500–7 000$ на місяць (Djinni Salary report)
  • Tier 1 remote-контракти – 8500+$ на місяць (Indeed, Glassdoor Salary Reports)

Український стартап не виграє за ставкою, але виграє за продуктом, опціоном та впливом на технічну стратегію. Рекрутер, який не вміє це продавати, не відкриє таких кандидатів.

Як AI рекрутингова агенція ми працюємо за моделлю, де ви платите за результат після виходу кандидата на роботу.
Гарантія безкоштовної заміни – 90 днів.
 
Залиште заявку – почнемо з короткого дзвінка і зрозуміємо, чи реально закрити роль за 4–10 тижнів і яким має бути пул кандидатів.

Про нас

Олександр Фольгін
Керівник агентства
Олександр
Засновник BestHeads (з 2017) та маркетингової агенції. Фокус на Executive search та digital-рекрутингу; Глибоке розуміння P&L, ролей C-suite і драйверів зростання.
Віолетта
Head of recruitment / Партнер
Віолетта
Координація рекрутерів, планування навантаження, контроль якості, дотримання термінів. Понад 10 років в рекрутингу.
Євгенія
Менеджер з успіху клієнтів
Євгенія
Турбота про клієнтів, педантичність у процесах: обробка заявок, організація зустрічей, контроль первинних документів.
Макар
Рекрутер
Макар
Фокусується на лінійному персоналі та ролях у продажах: швидко формує пул кандидатів завжди дотримується SLA та дедлайнів.
Марина
Рекрутерка
Марина
Сорсинг і відбір у маркетингу, фінансах і продажах. Закриває 94% вакансій, які бере в роботу.
Марина
HR-эксперт
Марина
Підбирає ключових фахівців для IT, HR і фінансів; експертиза топ-рівня; 10+ років. Бездоганні софт-скіли.
Олексій
Рекрутер
Олексій
Executive search у фінансах, економіці, бухгалтерії; ролі CFO, головних бухгалтерів, юристів, менеджерів з продажу.
Вікторія
HR-експерт
Вікторія
Закриває складні ролі в маркетингу й медицині; супроводжує адаптацію; 10+ років HR.

Поширені запитання

м. Київ, ст. м. Палац Україна
вул. Предславинська, 34б, офіс 405
Для клієнтів: [email protected]
Резюме: [email protected]
Є питання?
Будь ласка, заповніть поля нижче