ML Engineer (Face Biometrics / Computer Vision / AI Security) офлайн АЛМАТЫ at Biometric(Биометрик) — NeverHard

ML Engineer (Face Biometrics / Computer Vision / AI Security) 📍 Алматы | Full-time | Office 💰 От 1 000 000 KZT (финальный оффер зависит от уровня экспертизы) О компании Biometric.Vision — международная AI-компания, разрабатывающая решения в области Face Biometrics, Digital Identity, KYC, AML, Fraud Prevention и Identity Verification. Нашими технологиями пользуются банки, финтех-компании, криптоплатформы, телеком-операторы и государственные организации. Мы создаем production-grade AI-продукты для международных рынков. Чем предстоит заниматься Разработка и улучшение biometric и identity verification решений Создание production-level Computer Vision и ML-систем Разработка алгоритмов Face Verification, Liveness Detection, Anti-Spoofing и Deepfake Detection Оптимизация моделей для высоконагруженных систем Работа с большими датасетами и подготовка данных Внедрение современных исследований (SOTA) в production Разработка и поддержка ML/CV pipeline полного цикла Участие в подготовке решений к международным сертификациям и тестированиям Обязательные требования 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 Опыт построения production-grade ML/CV систем Опыт работы с large-scale datasets Опыт оптимизации inference, latency и производительности моделей Понимание архитектуры enterprise biometric systems Обязательное преимущество Кандидат должен иметь как минимум один из следующих опытов: Опыт подготовки решений к сертификации iBeta Level 2 Опыт прохождения или участия в сертификации iBeta Level 2 Будет большим плюсом Опыт работы в biometric, KYC или identity verification компаниях Участие в NIST FRVT Evaluations Опыт разработки Anti-Spoofing и Liveness Detection систем Опыт работы с Deepfake Detection Понимание международных biometric compliance и certification standards Опыт внедрения SOTA research papers в production Технический стек Python PyTorch / TensorFlow OpenCV InsightFace DeepFace ONNX Runtime TensorRT CUDA Docker Kubernetes AWS / GCP MLOps / CI/CD AI-First Engineering (обязательное требование) Мы ожидаем активное использование AI-инструментов в ежедневной работе: ChatGPT Claude Gemini GitHub Copilot Cursor Windsurf AI-assisted coding и debugging Prompt Engineering AI-driven Research Workflows Synthetic Data Generation LLM API Integrations Мы ценим Умение отличать demo от production AI Самостоятельность в принятии технических решений Высокую скорость обучения и адаптации Инженерный подход к решению сложных задач Ориентацию на качество и масштабируемость решений