ML Engineer (Face Biometrics / Computer Vision / AI Security)

Локация: Алматы, офис работодателя

Зарплата: 1 000 000–4 000 000 KZT на руки в месяц

Компания

Biometric.Vision — международная AI-компания, разрабатывающая production-grade решения для биометрии лица, digital identity, KYC, AML, предотвращения мошенничества и identity verification.

Что делать

• Разрабатывать и улучшать решения для Face Biometrics и identity verification.
• Создавать production-level системы Computer Vision и машинного обучения.
• Разрабатывать алгоритмы Face Verification, Liveness Detection, Anti-Spoofing и Deepfake Detection.
• Оптимизировать модели для высоконагруженных систем, включая inference, latency и производительность.
• Работать с большими датасетами, подготовкой данных и внедрением SOTA-исследований в production.
• Разрабатывать и поддерживать ML/CV pipeline полного цикла, участвовать в международных сертификациях и тестированиях.

Требования

• От 3 до 6 лет опыта работы.
• Опыт работы с Face Biometrics, KYC, Identity Verification или Anti-Fraud решениями.
• Глубокие знания Computer Vision и Deep Learning, уверенное владение Python.
• Опыт работы с PyTorch и/или TensorFlow и построения production-grade ML/CV систем.
• Опыт работы с large-scale datasets и оптимизации inference, latency и производительности моделей.
• Понимание архитектуры enterprise biometric systems и обязательное использование AI-инструментов в инженерной работе.

Хорошо, если есть

• Опыт участия в сертификации iBeta Level 2 или NIST FRVT Evaluations.
• Опыт разработки Anti-Spoofing, Liveness Detection и Deepfake Detection систем.
• Знание международных biometric compliance и certification standards.
• Опыт внедрения SOTA research papers в production.

Культура и преимущества

• Инженерный подход к решению сложных задач и ориентация на качество и масштабируемость.
• Самостоятельность в принятии технических решений и высокая скорость обучения.
• Работа с Python, PyTorch/TensorFlow, OpenCV, InsightFace, DeepFace, ONNX Runtime и TensorRT.
• Использование CUDA, Docker, Kubernetes, AWS/GCP, MLOps и CI/CD.
• Ежедневное применение ChatGPT, Claude, Gemini, GitHub Copilot, Cursor и других AI-инструментов для разработки, отладки, исследований и генерации синтетических данных.