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

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