О проекте
Мы развиваем B2B-платформу для KYC / ID Verification с production-трафиком.
В продукте уже есть document verification, OCR/KIE, biometric verification (selfie, liveness, face match), API и WebSDK для партнёров.
Ищем сильного технического лидера, который поможет системно развивать ML-направление: улучшать качество решений, ускорять вывод изменений в production и выстраивать общую архитектуру ML-сервисов.
Задачи
- Техническое лидерство ML-направления: document verification, OCR/KIE, biometrics.
- Развитие end-to-end ML-пайплайнов в KYC-флоу.
- Улучшение ключевых метрик: conversion, false rejection, false acceptance, manual review rate.
- Архитектурные решения по моделям, inference, evaluation, rollout и мониторингу.
- Выстраивание процесса research → validation → production.
- Code review и ML design review.
- Взаимодействие с Product, Backend, DevOps и Compliance.
- Развитие инженерной зрелости команды.
Требования
• Сильный production-опыт в Applied ML / Computer Vision.
• Опыт вывода ML-моделей в production и поддержки inference-сервисов.
• Практический опыт в одном или нескольких направлениях: document AI / document understanding, OCR / KIE, face biometrics, liveness / anti-spoofing, visual quality checks.
• Понимание метрик и настройки качества ML-систем: precision / recall / F1, FAR / FRR, threshold tuning, error analysis.
• Опыт работы с данными: разметка, quality control датасетов, evaluation setup.
• Опыт технического лидерства: design review, архитектурные решения, развитие инженерного процесса.
• Умение работать на стыке ML, backend, infra и product.
Будет плюсом
- Коммерческий опыт в KYC / IDV / biometrics / anti-fraud.
- Опыт в KYC-провайдерах или смежных продуктах.
- Опыт с документами разных стран и multilingual OCR.
- Понимание spoofing / presentation attacks.
- Опыт подготовки ML-части к audit / compliance требованиям.
- Опыт с регионами Asia / LATAM / Africa.
Формат роли
Это hands-on роль: ожидаем не только лидерства, но и глубокого участия в архитектуре, качестве моделей и ключевых технических решениях.
Что есть сейчас
- production-продукт и реальные интеграции;
- отдельные ML-сервисы и команда инженеров;
- backend / devops / product контур;
- прямое влияние на качество продукта и скорость развития.
