Black Friday
16–27 листопада · −25% на повну оплату, −40% на перший платіж при помісячній оплаті
Logo Icon Beetroot Academy

Early Bird умови для нових знань

Забронюйте місце зараз — ціна фіксується на момент реєстрації.
до 25 Жовтня

-25%

до 1 Листопада

-15%

до 8 Листопада

–10%

Не знаєте, що обрати?

Ми поговоримо про різні можливості в ІТ й визначимо, як разом досягти ваших цілей
Ми зв'яжемося з вами якомога швидше в будні дні

Отримали вашу заявку!

Дякуємо, що цікавитесь навчанням в Beetroot Academy
Очікуйте дзвінок, ми зв'яжемося з вами протягом одного робочого дня і відповімо на усі запитання.
Вибачте, це технічна помилка. Спробуйте ще раз!
Або ви можете написати нам в Telegram
Якщо вам так зручніше, напишіть нам, відповімо якнайшвидше в робочі години

Ваш перший крок!

Залиште свої контакти, і ми зв'яжемось із вами, щоб розповісти більше про курс і допомогти стартувати.

Отримали вашу заявку!

На вашій пошті вже чекає наступний крок, тому не забудьте перевірити вхідні і розділ "спам".
‍
До зустрічі!
Вибачте, це технічна помилка. Спробуйте ще раз!

Договір з IT-компанією: на що звернути увагу

No items found.
Читати:
minutes
хв
1 липня, 2022
Євгенія Стенцель
авторка блогу Beetroot Academy
Поділитися в соцмережах
Договір з IT-компанією: на що звернути увагу
Вебінар від Олександри Белименко, ІТ-юристка у Legal IT Group ► Job offer: як домовитись про вигідні умови співпраці? Трудовий договір, гіг-контракт, NDA та NCA. Читай на Beetroot Academy.

Трудовий договір, гіг-контракт, угода з нерезидентом

Який би тип договору не був, обов’язково уважно прочитай його — не полінуйся  та ознайомитися з кожним пунктом. Тип контракту визначає сторони договору, їх права та обов’язки. Коли тобі пропонують розмір оплати, важливо уточнити, чи це кінцева сума, чи тобі доведеться ще сплатити з неї податки. І все це залежить від форми ділових відносин, прописаних у договорі.

Також залежно від типу контракту визначається, хто саме — ти чи роботодавець —  вестиме звітність та сплачуватиме податки. Деякі компанії пропонують працювати за гіг-контрактами чи ФОПам, наприклад, вести їхню бухгалтерію і сплачувати за них податки. Але треба розуміти: якщо ти ФОП, то ти сам відповідаєш за те, щоб вести звітність і не мати боргів перед державою, навіть якщо за тебе це робить хтось інший.

До речі, якщо ти працюєш як найманий робітних за трудовим договором, то ніхто тобі не забороняє відкрити свій ФОП. Якщо для роботи за сумісництвом, тобі необхідно обов’язково це погодити з роботодавцем, то для ведення господарської діяльності, не потрібно.

З іноземними контрагентами ти можеш взагалі працювати без контракту. Ви узгоджуєте job offer, наприклад, скільки коштує година твоєї праці, тривалість співпраці. Ти виставляєш клієнту інвойси як ФОП, він щомісяця їх оплачує. Такі схеми співпраці досить розповсюджені. Але коли виникають якісь конфлікти, то буде складніше відстояти свої права.

Існує кілька варіантів договорів, їх тип визначається законодавчою базою, під яку підпадають ділові відносини між тобою і замовником (роботодавцем).

  • Кодекс Законів про працю (КЗпП)

Він регулює трудові відносини й значною мірою орієнтований на захист прав саме працівників. КЗпП застосовується до тебе, коли ти працюєш за трудовим договором.  

Наприклад, якщо ти підписав трудовий договір, то за необхідності можна взяти лікарняний, у тебе є відпустка, а для жінок передбачена відпустка по догляду за дитиною тощо. Згідно КЗпП ти можеш за 14 днів попередити роботодавця про звільнення, і після цього ніхто тебе не вправі тримати на місці.

Сторони договору: працівник (фізична особа) та роботодавець (зазвичай, суб’єкт господарювання).

Оподаткування: роботодавець виступає податковим агентом і подає звітність та утримує і сплачує податки за працівника. ПДФО 18 % від доходу, 22 % відсотки від доходу, 1,5 % військовий збір.

Соціальні гарантії:

  • щорічна оплачувана перерва у виконанні робіт (наданні послуг), тобто відпустка, тривалістю не менше 17 робочих днів;
  • допомога по тимчасовій непрацездатності (у працівника за трудовим договором ЄСВ сплачується від доходу);
  • перерва у виконанні робіт (наданні послуг) у зв’язку з вагітністю і пологами;
  • інші, передбачені Законом, гарантії.

  • Закон України «Про стимулювання розвитку цифрової економіки в Україні»

Дія.City — окремий режим правового і податкового регулювання. Резиденти Дія.City  можуть укладати й трудові договори, і договори с ФОПами, але тут мова буде йти саме про гіг-контракти. Гіг-контракт – це особлива форма залучення спеціалістів, коли співробітника не приймають в штат, а залучають до виконання конкретних проєктів з визначеними термінами виконання.

Це такий цивільноправовий договір, який при цьому дає можливість врегулювання деяких соціальних гарантій, які має трудове законодавство.

Сторони договору: гіг-спеціаліст (фізична особа) та Резидент Дія.City  (юридична особа).

Оподаткування: Резидент Дія.City  виступає у ролі податкового агента, подає звітність та утримує і сплачує податки за гіг-спеціаліста. ПДФО 5 % від доходу, ЄСВ 22 % від мінімальної зарплати, 1,5 % військовий збір.

Соціальні гарантії: такі ж, як з  трудовим договором. Єдина відмінність полягає у тому, що у гіг-спеціаліста ЄСВ сплачується від мінімальної заробітної плати.

  • Господарський кодекс

Його норми розповсюджуються на тебе тоді, коли ти працюватимеш як ФОП. У цьому випадку у тебе вже немає тих соціальних гарантій, які передбачені КЗпП.

Сторони договору: суб’єкт господарювання та суб’єкт господарювання.

Оподаткування: ФОП самостійно відповідає за подання звітності та сплату податків. Для 3 групи єдиного податку це 5 % від доходу (на період воєнного стану 2 %), ЄСВ 22 % від мінімальної зарплати. Наразі ФОПи можуть приймати на рахунок валюту. Але продати її можливо лише за курсом НБУ, а ось придбати можна за курсом комерційних банків. Тобто ФОП «втрачає» на цій валюті.

Соціальні гарантії: не передбачені.

Але як окремий суб’єкт господарювання ти не маєш, наприклад, щотижня по 40 годин відсиджувати в офісі, а послуги вправі надавати тим, кого сам обираєш.

NDA та NCA: адекватні захисні обмеження чи ні?

NDA

За договором про нерозголошення (NDA від Non-disclosure agreement) фахівець, працівник, підрядник або інша особа зобов’язується не розголошувати комерційну таємницю та/або іншу конфіденційну інформацію сторони, що розкриває цю інформацію.

NDA укладається у письмовій формі, і залежно від застосовуваного законодавства може бути відплатним (тобто за збереження ти отримуєш грошову компенсацію) чи безвідплатним, та передбачати виплату компенсації/штрафу у разі порушенні його умов.

Деякі компанії прописують у договорі необхідність відшкодування упущеної вигоди та збитків, які настали в результаті розголошення. Але довести та обґрунтувати ці суми складно, але можливо. Тому варто бути уважним з цими пунктами.

На що обов’язково треба звертати увагу у NDA:

  • строк, протягом якого особа зобов’язується не розголошувати конфіденційну інформацію;
  • визначення інформації, на яку поширюються ці зобов’язання.

Також звертай увагу, наскільки взагалі адекватні пункти запропонованого тобі NDA. Наприклад, коли тобі пропонують зарплату $500-1000, то підписувати договір зі штрафом $500 тис. за розголошення не має сенсу. І якщо ти фактично не маєш доступу до якоїсь важливої інформації, то варто задуматися, чи адекватно замовник прописав пункт про упущені вигоди й збитки, які тобі доведеться компенсувати. Взагалі, чим більше умови NDA наближені до реальності, тим краще він буде працювати.

NCA

Договір про уникнення конкуренції (NCA від Non-compete agreement) може бути окремим договором або може йти разом з NDA. Багато українських аутсорсингових IT-компанії залучають фахівців до своїх проєктів і знайомлять їх зі своїми замовниками. Якщо фахівець потім вирішить напряму працювати з цими замовниками, то він починаєте конкурувати з компанією, яка надала йому доступ до цих замовників. Звичайно, це не сподобається IT-компанії, на яку він працював, і вона хоче захистити себе. У 95 % випадків компанії просто не хочуть, щоб фахівці пішли до замовника, тому і складають договори NCA.

У договорі NCA особливо зверни увагу на такі умови:

  • строк зобов’язання (залежить від застосовуваного законодавства, типу відносин, зазвичай складає не більше 12 місяців від припинення трудових, цивільноправовий чи господарсько-правових відносин);
  • територія, на яку поширюється дія зобов’язання;
  • вичерпний перелік видів діяльності, що вважаються конкурентною  діяльністю, та/або осіб, які здійснюють конкурентну  діяльність;
  • матеріальні блага, які фахівець отримує у відплату за зобов’язання утримуватися від конкурентних дій.

До речі, відмова від підписання NCA не може бути підставою для припинення трудового договору чи гіг-контракту.

Як вести переговори щодо умов контракту?

Багато хто підписує контракти, попередньо не читаючи, і надалі це призводить до проблем. Коли ти читаєш контракт, головне — це зрозуміти, чи він відповідає дійсності?

На жаль, у галузі IT є компанії, зазвичай невеликі, які економлять на юристі та просто беруть чужий шаблон, який створювався для іншої компанії. А потім пропонують тобі підписати контракт, який фактично не відповідає умовам праці. Так краще не робити.

Читаючи контракт, звертай увагу на умови:

  • постановки завдань;
  • прийняття виконаної роботи;
  • оплати;
  • NDA та NCA;
  • передбачені договором штрафи.

Якщо умови контракту тобі не подобаються, не варто одразу відмовлятися від співпраці. Спробуйте у доброзичливому спілкуванні обговорити пункти договору і спробувати дійти консенсусу.

Як вести переговори щодо договору:

  • Бути ввічливим.
  • Ставити запитання ще на етапі до отримання job offer.
  • Бути обізнаним щодо умов контракту і твоїх прав.
  • Бути готовим відмовитися від невигідних умов.
  • Виносити на обговорення принципові та непринципові питання.

І пам’ятай: ніхто не зобов’язаних підписувати кабальні договори!

Відеозапис вебінару дивись на нашому YouTube.

Розпочни кар'єру проджект-менеджера в ІТ
Можна кодити на проєкті, а можна ним керувати. Починати кар‘єру в IT з розробки — не обов‘язково. Наш курс з проєктного менеджменту навчить тебе організовувати роботу команди, вести документацію та керувати проєктами за принципами Waterfall, Agile та Scrum.

Більше останніх новин

Читати:
minutes
хв
13 листопада 2026
Навчати чи наймати: як український Defence Tech закриває дефіцит інженерів

У третьому кварталі 2026 року оборонні компанії опублікували на DOU 3942 вакансії. Це близько 20% усіх пропозицій на платформі і рекорд за всі роки. Для hardware-фахівців показник теж рекордний: 704 вакансії за квартал, а на одну вакансію embedded-розробника в середньому припадає 4,6 відгуку (DOU, III квартал 2026). Компанії, які шукають «готового» інженера методами класичного IT, витрачають на це місяці. У статті зібрані дані ринку, цифри з нашого вебінару «Навчати чи наймати» з Мартою Хрип'як, HR Director Lira Engineering, і критерії, за якими варто вирішувати: шукати людину на ринку чи виростити її.

Скільки інженерів бракує Defence Tech у 2026 році

Попит на інженерів в оборонці росте швидше, ніж ринок встигає готувати людей. У 2025 році deftech-вакансій було в 2,6 раза більше, ніж у 2024-му. За перше півріччя 2026 року їх опублікували більше, ніж за весь 2025 рік. Кількість вакансій для hardware-фахівців з 2024 року зросла більш ніж ушестеро.

Наймати далі планують усі. У дослідженні Української ради зброярів і CORE Team усі 27 опитаних виробників збираються шукати людей найближчі 6–12 місяців, а майже половина називає найдефіцитнішими інженерів-конструкторів та інженерів з електроніки (AIN). Конструкторів шукають 67% виробників.

Найважче закрити ролі на стику заліза і коду:

  • Embedded
  • Firmware
  • FPGA
  • RF/EW
  • конструктори
  • інженери з електроніки

Частка embedded-вакансій в оборонці в 6–7 разів вища, ніж в IT (DOU). При цьому бракує не лише стеку. Як підкреслювала на вебінарі Марта Хрип'як-Стеценко, компаніям не вистачає інженерного мислення: уміння ухвалювати рішення в умовах невизначеності й відповідати за продукт.

Скільки триває пошук інженера в defence tech

Звичайну технічну роль в оборонці закривають за 1–2 місяці, критичну інженерну за 3–6 місяців і довше. Такі терміни Марта Хрип'як-Стеценко навела на вебінарі «Навчати чи наймати»:

Скільки в середньому триває пошук спеціаліста залежно від типу ролі
Тип ролі Скільки триває пошук
Виробничі ролі 2–4 тижні
Звичайна технічна роль 1–2 місяці; близько 30% таких вакансій тягнуться понад 3 місяці
Критична інженерна роль 3–6+ місяців

Кілька цифр, які пояснюють, чому все так довго:

  • 200–400 контактів потрібно, щоб зібрати якісний шорт-лист на інженерну роль. Це у 2–3 рази більше, ніж на інших позиціях.
  • На 31% довше закриваються вакансії в мілтеху порівняно з IT, а шлях від першого контакту до згоди на офер довший на 42%.
  • 7 з 10 вакансій закривають кандидатом, якого знайшли в перші 10 днів пошуку.

Остання цифра найпрактичніша. Якщо за два тижні у воронці немає жодного близького кандидата, проблема, найімовірніше, у профілі вакансії. Продовжувати пошук з тими самими вимогами означає втрачати ще місяці.

Навіть коли кандидата знайдено, найм часто зривається на фініші. Серед типових причин: контрофер, безпекові перевірки, невизначеність із бронюванням, формат роботи, знижена ставка на випробувальний термін, зміна обов'язків або етапів у процесі і повільне рішення самої компанії.

Пошук «єдинорога»: чому ідеальний кандидат існує в одиницях

Більшість вакансій, які не закриваються місяцями, вимагають від однієї людини поєднання кількох рідкісних навичок. Кожну з них окремо на ринку знайти можна. Разом майже ніколи.

«Окремо знайти Senior Embedded — в принципі реально. Окремо знайти людину з досвідом у БПЛА — реально. Окремо знайти людину, яка знає англійську на рівні B2-C1 — реально. Але знайти сеньйора з досвідом БПЛА, з сильним системним дизайном, з англійською мовою і, наприклад, з готовністю працювати в мілтеху... це вже одиниці на всю країну».

Марта Хрип'як-Стеценко, HR Director, Lira Engineering

Перетин вимог лише одна з причин. Спікерка вебінару виділила ще кілька:

  1. Малий і невидимий пул. Частина сильних інженерів «старої школи» працювала на промислових підприємствах, у НДІ, у радіоелектроніці. Профілю в LinkedIn у них часто немає, резюме на job-сайтах вони роками не оновлюють, тож сорсинг під IT їх просто не бачить.
  2. Частина людей служить або перебуває за кордоном.
  3. Пасивний ринок. Ті, хто вже працює в оборонці, рідко відповідають на вакансії самі.
  4. Конкуренція з IT, телекомом і automotive за тих самих інженерів.
  5. Бронювання більше не вирізняє. Його пропонують 74% компаній, тож для кандидата це вже стандарт.

Пул IT-фахівців цю проблему не закриває. У класичному IT окремі напрями збирають понад 80 відгуків на вакансію, тоді як у deftech середній показник за перше півріччя 2026 року становив 10,2 (RazomUA за даними DOU). І більшість цих відгуків іде на Project Manager, QA та DevOps.

Що змінилося на ринку найму за рік

Кандидатів стало ще менше, а підняття зарплат ситуацію не врятувало. Ось як Марта Хрип'як-Стеценко описала зміни на вебінарі:

  • Відгуків на вакансію наприкінці 2023 року було приблизно 15, наприкінці 2025-го близько 7. У 2026 році 0–4.
  • 89% компаній переглянули зарплати на 10–20%, але легше не стало нікому.
  • Вимоги до кандидатів ростуть, вакансій для початківців меншає.
  • Мотивація кандидатів зсунулась від місії до бронювання і фінансових умов.

Висновок спікерки прямий: головна проблема в браку людей і конкуренції за той самий пул. Ставки тут вторинні.

Справжня ціна пошуку: чотири шари

Бюджет на рекрутера чи агенцію видно одразу. Решту витрат зазвичай не рахують, хоча вони більші:

  1. Прямі витрати: рекрутер, агенція, платформи.
  2. Час команди. Інтерв'ю забирають час наймаючих менеджерів і керівників, до 30% їхнього робочого часу йде на рекрутинг.
  3. Ціна порожнього місця. Продукт або модифікація стоїть місяцями.
  4. Ціна помилки: повторний цикл пошуку й онбордингу, якщо людина не підійшла.

Що роблять компанії, коли позиція не закривається

Оборонні компанії зазвичай пробують шість підходів. Лише один із них збільшує кількість інженерів у галузі.

Що роблять, коли пошук інженера затягується, і що це дає
Що роблять Що це дає
Розбивають роль Замість «єдинорога» двоє людей з вужчим профілем
Переманюють у конкурентів Той самий інженер, інший офіс
Розширюють формат і географію Більший пул, але ті самі обмеження
Перезапускають пошук, наймають агенцію Ще кілька місяців і бюджет
Піднімають ставку Ціна росте для всіх, пул лишається тим самим; підняття має сенс лише з реалістичним профілем
Беруть джуна чи міддла і виділяють наставника Плюс один сильний інженер для галузі

Марта Хрип'як-Стеценко назвала це канібалізацією талантів. Коли компанія B переманює інженера в компанії A, у галузі як було вісім інженерів, так і лишилося вісім. Чийсь продукт зупинився, а ринкові зарплати піднялися для всіх. Вирощений інженер додає галузі ще одного фахівця. Збільшити пул може тільки навчання.

Знайти чи виростити: критерії рішення

Шукати на ринку варто, коли людина потрібна за тижні або йдеться про унікальну lead-роль. Вирощувати всередині, коли до потреби є 3–6 місяців, у кандидата є суміжна база, а в команді є ментор. Рішення залежить від трьох критеріїв:

  • Глибина експертизи: наскільки вузький профіль потрібен.
  • Наставник: чи є в команді людина, у якої буде на це час.
  • Терміновість: скільки часу лишається до моменту, коли роль має запрацювати.

Внутрішня підготовка працює, якщо в компанії є наставники з виділеним часом, документація, онбординг і прозора структура росту. Найчастіше бракує часу сеньйорів, плану розвитку ролі, відповідального за L&D і віри керівництва в окупність.

Частину цих прогалин закриває зовнішній освітній партнер. Він бере на себе базову програму, викладачів і практику на залізі, а специфіку продукту людина отримує вже всередині компанії. Кандидатів для такого навчання найкраще шукати серед розробників на C/C++, випускників електроніки, радіотехніки, мехатроніки і у власній команді.

Де шукати embedded- і hardware-інженерів поза job-сайтами

Офлайн-події та профільні медіа дають доступ до кандидатів, яких немає в онлайн-воронці:

Канали пошуку інженерів для оборонних компаній: формат і що це дає роботодавцю
Канал Формат Що дає роботодавцю
«Арсенал талантів» (DOU і Lobby X) Щорічний ярмарок вакансій у Києві Живий контакт із кандидатами; навесні 2026 року подія зібрала понад 4000 учасників
«Країна інженерів» (Lobby X) Серія miltech-хакатонів у регіонах, у 2025 році сім міст Інженери й студенти технічних спеціальностей поза Києвом
IT Arena Технологічна конференція у Львові, з 2025 року має окрему Defense-сцену Стенд із прототипами привертає IT-інженерів, які ще не розглядали оборонку
Defender Media Медіа про бізнес defence tech Календар галузевих подій і розділ вакансій
DOU DefTech Спільнота і розділ вакансій Квартальна аналітика ринку, найбільша база deftech-вакансій

Ці канали розширюють охоплення, але кількість інженерів на ринку вони не збільшують.

Навчання інженерних команд з Beetroot Academy

Beetroot Academy готує інженерів для defence і dual-use. Ключова освітня програма Embedded Development триває п'ять місяців і поєднує заняття з викладачами-практиками з роботою на реальному залізі; команди можна навчати окремими місцями або виділеною групою.

Повний запис вебінару «Навчати чи наймати: як Defence-компанії закривають дефіцит інженерів» і умови для команд є на сторінці для Defence-компаній.

Читати:
minutes
хв
12 листопада 2026
Як embedded- або backend-розробнику перейти в computer vision

Розробник з embedded чи backend уже має половину того, що потрібно CV-інженеру: впевнений код, Git, розуміння продуктивності й обмежень системи. Добрати доведеться роботу з даними, основи нейромереж і звичку оцінювати модель метриками замість відчуття «наче працює». У зимовому опитуванні DOU частка Computer Vision Engineer серед дата-фахівців за пів року зросла з 2% до 4% (DOU).

Розберемо, що з твого бекграунду переноситься, чого бракує і як виглядає реалістичний маршрут переходу.

Що вже є в embedded-розробника

Embedded-інженер мислить буферами, тактами й кілобайтами. Для комп'ютерного зору це сильна позиція, бо зображення в пам'яті і є буфером: висота × ширина × канали, тип даних uint8.

Що переноситься напряму:

  • C/C++ і звичка рахувати, скільки пам'яті та часу займає кожна операція
  • розуміння latency і реального часу: кадр має бути оброблений до приходу наступного
  • робота з периферією та камерами на рівні інтерфейсів
  • Linux на одноплатних комп'ютерах

Саме цього бракує багатьом ML-спеціалістам. У вакансіях CV Engineer у defence-компаніях окремим пунктом стоїть оптимізація моделей під Jetson та інші embedded-платформи, а C++ значиться бажаною навичкою поруч із Python.

Чого бракує: Python як робочого інструменту для експериментів, PyTorch, розуміння того, як модель вчиться і чому помиляється.

Що вже є в backend-розробника

Backend-розробник приносить інженерну дисципліну навколо коду: тести, Docker, CI, API, версіонування. У CV цього часто не вистачає: модель натренували в ноутбуці, а як вона житиме в продакшені, ніхто не продумав.

Що переноситься:

  • Python, якщо ти пишеш на ньому, або будь-яка мова з досвідом від року
  • Docker, Linux, Git
  • проєктування сервісів, черги, обробка потоку запитів
  • логування й моніторинг, які в CV перетворюються на моніторинг якості моделі

Чого бракує: відчуття заліза. Модель, яка видає 30 кадрів на секунду на серверній відеокарті, на пристрої може видати три. Бекендеру доводиться вчитися мислити обмеженнями пам'яті, енергії та нагріву.

Яка математика потрібна для computer vision

Менше, ніж здається. Щоб працювати з детекторами на практиці, вистачить:

  • масиви й матриці: форма, індексація, множення
  • згортка: що робить фільтр 3×3, проходячи по зображенню
  • градієнтний спуск на рівні ідеї: модель потроху змінює ваги, щоб зменшити помилку
  • базова статистика: середнє, розподіл, precision і recall

Лінійна алгебра й теорія ймовірностей на університетському рівні знадобляться, якщо підеш у дослідження або розробку нових архітектур. Для прикладних задач детекції, трекінгу й оптимізації більшість інженерів обходиться розумінням на рівні інтуїції і добирає глибину, коли конкретна задача цього вимагає.

Маршрут переходу: від пікселя до детектора на пристрої

  1. Зображення як дані. NumPy, колірні простори, гістограми. Для embedded-розробника це день роботи, для бекендера тиждень.
  2. Класичний CV в OpenCV. Фільтри, Canny, морфологія, контури. Розв'яжи одну задачу без нейромереж, наприклад підрахунок однакових деталей на фото.
  3. Нейромережі й transfer learning. Візьми готову модель, донавчи на кількох сотнях власних фото, подивись на криві train і validation.
  4. Детекція з YOLO. Спочатку готова модель, потім навчання на власних даних з розміткою і метриками.
  5. Друга ітерація. Знайди, де модель помиляється, дозбери дані, перетренуй. Саме тут видно, хто розуміє модель, а хто запускав туторіал.
  6. Запуск на пристрої. Експорт в ONNX, квантизація, вимір швидкості на Raspberry Pi або Jetson.

Для embedded-розробника крок 6 буде найпростішим, а кроки 3–5 найновішими. У бекендера навпаки.

Перший проєкт для портфоліо

Роботодавець хоче побачити, як ти розв'язуєш задачу від початку до кінця. Висока точність на чужому датасеті цього не показує. Добрий проєкт має чотири складники: власний датасет, дві ітерації тренування з поясненням, що змінилося, таблицю метрик і запуск на реальному пристрої чи хоча б замір швидкості на CPU.

Ідеї, які можна зробити за кілька тижнів:

Проєкти для портфоліо та що кожен із них покаже роботодавцю
Проєкт Що покаже роботодавцю
Детектор дефектів на деталях (подряпини, відколи) роботу з малими об'єктами й незбалансованими класами
Підрахунок людей на вході через лінію детекцію плюс трекінг
Розпізнавання хвороб рослин за фото листя збір і розмітку власних даних
Читання показників лічильника поєднання детекції й OCR
Будь-яка модель на Raspberry Pi з виміром FPS розуміння edge-обмежень

Опиши проєкт у README так, як описав би технічне рішення колезі: задача, дані, що не спрацювало, що змінив, які цифри отримав.

Що просять у вакансіях Computer Vision Engineer

У вакансіях українських defence-компаній за 2026 рік повторюється приблизно однаковий набір:

  • Python впевнено, C++ як перевага
  • PyTorch і OpenCV
  • детекція, трекінг, сегментація
  • оптимізація під Jetson, ONNX, TensorRT
  • розуміння latency, FPS і пам'яті
  • Linux, Git, Docker

Наприклад, у вакансії Frontline Robotics, опублікованій у липні 2026 року, просили від трьох років досвіду в CV або ML. Це типово для ринку: вакансій для новачків у computer vision мало. Тому найреалістичніший шлях лежить через внутрішній перехід: ти лишаєшся розробником у своїй команді, береш CV-задачі, а за рік маєш комерційний досвід саме в цьому напрямі.

З чого почати

Освітня програма Computer Vision розрахована саме на розробників без ML-досвіду: від року програмування будь-якою мовою, 12 практичних занять, власний детектор і запуск на edge. Якщо ти з software і хочеш спершу розібратися із залізом, почни з Embedded Development.

Читати:
minutes
хв
10 листопада 2026
Computer Vision Engineer: хто це, що робить і скільки заробляє

Computer Vision Engineer створює системи для аналізу зображень і відео: від збору даних і тренування моделі до її роботи в продакшені чи на пристрої. Він поєднує машинне навчання з розробкою, тому в українських вакансіях від нього зазвичай чекають і PyTorch, і впевненого Python, і розуміння того, як модель поводиться на реальному залізі.

Нижче про задачі, стек, зарплати й шлях у професію, з опорою на вакансії 2026 року і дані DOU.

Що робить CV-інженер

Тренування моделі займає меншу частину роботи, ніж здається. Типовий цикл виглядає так:

  1. Розібратися в задачі. Що саме треба знаходити, з якою точністю, на якій камері, з якою швидкістю.
  2. Зібрати й розмітити дані. Узгодити правила розмітки, перевірити якість, поділити вибірки.
  3. Обрати й навчити модель. Найчастіше це fine-tuning готового детектора; власну архітектуру з нуля пишуть рідко.
  4. Проаналізувати помилки. Подивитися, де модель помиляється, і зрозуміти чому.
  5. Оптимізувати й розгорнути. Експорт, квантизація, інтеграція у відеопайплайн чи сервіс.
  6. Супроводжувати. Стежити, як модель працює на нових даних, дозбирувати приклади й перетреновувати.

Останній пункт часто недооцінюють. Модель, яка добре працювала в день запуску, через кілька місяців може гірше впоратися, бо змінилися освітлення, камера чи самі об'єкти. Це називають data drift, і відстежувати його входить в обов'язки CV-інженера.

Стек Computer Vision Engineer: що просять у вакансіях

Ми переглянули вакансії CV Engineer українських компаній за 2026 рік, зокрема Frontline Robotics і «Атлон Авіа». Повторюється такий набір:

Навички та інструменти у вимогах до спеціалістів з комп'ютерного зору і те, як часто вони трапляються
Що Як часто трапляється
Python обов'язково майже завжди
C++ обов'язково або як перевага
PyTorch обов'язково
OpenCV обов'язково або як перевага
Детекція, трекінг, сегментація у задачах і вимогах
ONNX, TensorRT, OpenVINO як перевага
NVIDIA Jetson та інші embedded-платформи як перевага або в задачах
Linux, Git, Docker обов'язково
GStreamer, DeepStream, робота з відеопотоком як перевага

У вимогах Frontline Robotics, наприклад, окремо згадано розуміння real-time обмежень: latency, FPS, пам'ять і продуктивність. Це характерно для продуктових компаній, де модель працює на пристрої. В аутсорсі чи хмарних продуктах акцент зміщується на MLOps, API і масштабування.

Скільки заробляє Computer Vision Engineer в Україні

Окремої медіани для CV-інженерів у публічних дослідженнях немає. Найближчі дані дає зимове опитування дата-фахівців DOU 2026:

Медіана та її зміна за пів року для ролей ML/DL Engineer, AI Engineer і Data Scientist
Роль Медіана Зміна за пів року
ML/DL Engineer $2350 −$775
AI Engineer $2375 −$325
Data Scientist $2700 −$300

Важливі застереження. Вибірка невелика: 332 фахівці на всі дата-ролі. Медіана не розбита за рівнями, тому в неї потрапляють і джуни, і сеньйори. І тренд за пів року був на зниження.

В оборонній галузі картина інша. За зарплатним звітом DOU літа 2026, розробники з Python у DefTech мають найвищу медіану серед мов: $4500 проти $3500 у розробників в ІТ загалом. CV-інженери в defence-компаніях зазвичай пишуть саме на Python, тож орієнтуватися варто на ці цифри, з поправкою на рівень.

Де працюють CV-інженери

  • Продуктові компанії зі споживчими застосунками: фільтри, редактори фото, розумні камери
  • Промисловість і логістика: контроль якості, підрахунок, сортування, складські роботи
  • Агротех: моніторинг посівів, сортування врожаю
  • Медтех: аналіз медичних знімків як допомога лікарю
  • Defence і dual-use: робототехніка, автономні системи, аналіз аерофото
  • Аутсорс і R&D-центри: проєкти для іноземних клієнтів у будь-якій із цих сфер

У зимовому опитуванні DOU частка CV-інженерів серед дата-фахівців за пів року подвоїлася, з 2% до 4%. Абсолютно це невелика група, але вона росте.

Junior, Middle, Senior: як виглядає зростання

Вакансій CV Engineer для людей без досвіду мало. У переглянутих вакансіях defence-компаній ішлося про три роки досвіду в CV або ML. Тому найчастіше в професію приходять з суміжних ролей.

Початковий рівень зазвичай виглядає як розробник у команді, який бере CV-задачі: підготовку даних, інтеграцію готової моделі, оптимізацію пайплайна.

Middle самостійно веде задачу від даних до розгортання й вміє пояснити, чому модель помиляється.

Senior обирає підхід і архітектуру під обмеження продукту, оцінює ризики й відповідає за якість моделі після запуску.

Як стати Computer Vision Engineer

Найкоротший шлях веде з розробки. Embedded-інженер приносить розуміння заліза й реального часу, backend-розробник приносить продакшен-дисципліну. Обом бракує роботи з даними й нейромережами. Покроковий маршрут ми описали в статті як embedded- або backend-розробнику перейти в computer vision.

Мінімум, з яким можна претендувати на CV-задачі:

  • Python, NumPy, OpenCV
  • PyTorch на рівні fine-tuning готових моделей
  • один детектор, навчений на власних даних, з двома ітераціями
  • метрики mAP, precision, recall і вміння пояснити їх щодо задачі
  • досвід запуску моделі на пристрої або хоча б експорту в ONNX із виміром швидкості

З чого почати

Освітня програма Computer Vision у Beetroot Academy веде розробників без ML-досвіду від обробки зображень до власного детектора, його супроводу після деплою і запуску на edge: 12 практичних занять. Загальний огляд напряму є в гайді Комп'ютерний зір: що це і як працює.

Читати:
minutes
хв
4 листопада 2026
Комп'ютерний зір: що це, як працює і де застосовують

Комп'ютерний зір (computer vision, CV) є галуззю штучного інтелекту, яка вчить програми знаходити й розпізнавати об'єкти на зображеннях і відео. Камера дає лише масив чисел. Завдання CV полягає в тому, щоб перетворити ці числа на відповідь: що на кадрі, де саме і що з ним відбувається.

Нижче про те, як це працює, які задачі розв'язує комп'ютерний зір, де його вже використовують і як увійти в напрям, якщо ти пишеш код або працюєш із залізом.

Як комп'ютер «бачить» зображення

Для програми фото є таблицею чисел. Кольорове зображення 640×480 пікселів зберігається як масив 480×640×3: висота, ширина і три канали кольору. Кожне значення від 0 до 255 описує яскравість червоного, зеленого або синього в одній точці.

З цим масивом можна працювати двома способами.

Класичні алгоритми. Інженер сам описує правила: розмий шум, знайди краї, виділи контури, порахуй об'єкти. Цим займається бібліотека OpenCV. Такий підхід швидкий, передбачуваний і добре працює там, де умови стабільні: однакове освітлення, однаковий фон, однакові деталі на конвеєрі.

Нейромережі. Правила не пишуть вручну. Модель показують тисячі розмічених прикладів, і вона сама підбирає фільтри, які відрізняють один клас від іншого. Згорткова мережа (CNN) по суті робить те саме, що й класичний фільтр, тільки її ядра налаштовуються на даних. Сучасні детектори на кшталт YOLO та RT-DETR будуються на цьому принципі.

На практиці ці підходи поєднують. Нейромережа знаходить об'єкт, а класичний алгоритм уточнює його межі чи рахує розміри.

Які задачі розв'язує комп'ютерний зір

Основні задачі комп'ютерного зору: яке питання вирішує модель і приклад застосування
Задача Питання, на яке відповідає модель Приклад
Класифікація Що на зображенні? здоровий листок чи уражений
Детекція об'єктів Що на кадрі і де саме? рамки навколо людей на вході до магазину
Сегментація Які саме пікселі належать об'єкту? точний контур пухлини на знімку
Трекінг Куди рухається об'єкт між кадрами? підрахунок машин, що перетнули лінію
Оцінка пози Як розташовані точки тіла? аналіз техніки вправи в фітнес-застосунку
OCR Який текст на зображенні? читання номерів накладних на складі

Найчастіше в продуктах трапляються детекція і трекінг. Саме з них зазвичай починають навчання, бо результат видно одразу: рамка або з'являється на правильному місці, або ні.

Де використовують computer vision

Споживчі продукти. Фільтри, які накладають маски на обличчя, розумні камери, що відрізняють людину від кота, сканери документів у банківських застосунках. Частина таких продуктів створена в Україні: у програмі Computer Vision Beetroot Academy окремо розбирають кейси Looksery (згодом Snapchat), Reface, Ajax Systems і Petcube.

Промисловість. Контроль якості на лінії, де камера шукає подряпини й відколи швидше за людину. Підрахунок продукції, перевірка маркування, моніторинг безпеки на виробництві.

Агро. Виявлення хвороб рослин за фото листя, оцінка стану посівів з аерознімків, сортування врожаю.

Медицина. Допомога лікарю в аналізі рентгенівських і МРТ-знімків. Остаточне рішення тут ухвалює людина, а модель підсвічує ділянки, на які варто подивитися.

Робототехніка й dual-use. Автономні роботи, складські системи, аналіз аерофото і тепловізійних даних. Для інженера це ті самі алгоритми, тільки дані інші: кадр знято згори, об'єкти дрібні, а тепловізор дає одноканальне зображення замість кольорового.

Комп'ютерний зір, машинне навчання і AI: у чому різниця

Штучний інтелект є найширшим поняттям. Машинне навчання є його частиною: програми, які вчаться на даних замість прописаних правил. Комп'ютерний зір є прикладною областю, де машинне навчання застосовують до зображень і відео.

Звідси практичний висновок для кар'єри. CV Engineer зазвичай знає ML-основи, але глибоко працює з одним типом даних і з обмеженнями заліза, на якому модель має працювати. Детальніше про роль ми написали в статті Computer Vision Engineer: хто це і що робить.

Інструменти: OpenCV, PyTorch, YOLO, ONNX

Базовий набір, з яким працюють у більшості команд:

  • Python як основна мова для експериментів і тренування
  • OpenCV і NumPy для класичної обробки зображень
  • PyTorch для нейромереж
  • YOLO від Ultralytics для детекції, сегментації та трекінгу
  • Roboflow або CVAT для розмітки даних
  • ONNX, TensorRT, OpenVINO для запуску моделей на конкретному залізі
  • C++ там, де важлива швидкість на пристрої

Для старту достатньо Python і Google Colab: GPU для тренування Google надає безкоштовно, тож власна відеокарта на першому етапі не потрібна.

Що потрібно, щоб почати вивчати комп'ютерний зір

Найкоротший шлях має той, хто вже програмує. Досвіду з machine learning для старту не треба. Вища математика теж не є обов'язковою умовою: щоб працювати з детекторами, вистачить розуміння масивів і матриць, а складніші речі засвоюються на практиці.

Типова послідовність виглядає так:

  1. Зображення як масив: канали, типи даних, колірні простори
  2. Класичні операції в OpenCV: фільтри, краї, контури
  3. Основи нейромереж і transfer learning
  4. Детекція з YOLO на готових моделях, потім на власних даних
  5. Метрики, аналіз помилок, друга ітерація тренування
  6. Експорт моделі та запуск на пристрої

Один із цих кроків ми розібрали у окремій статті, як embedded- або backend-розробнику перейти в computer vision.

Перейти в блог

Популярні питання та відповіді