Senior ML Engineer

Біз computer vision / anti Fraud/ biometric / identity verification жүйелерінде және production-grade шешімдерін құруда терең тәжірибесі бар аға ML Engineers іздейміз.

Compensation: offer сараптамаға байланысты

Біз инженерді іздейміз:

* face anti Fraud / KYC / identity verification жұмыс істеді

* Enterprise biometric Systems архитектурасын түсінеді

* production-level ML/CV pipelines құра алады

* spoofing, liveness detection, face verification тәжірибесі бар

Негізгі артықшылықтар (күшті артықшылық)

* компанияның biometrics KYC тәжірибесі

* NIST frvt evaluations-қа қатысу

* iBeta 2 деңгейіндегі шешімдерді дайындау тәжірибесі

* iBeta Level 2 сертификаттаудан өту немесе қатысу

* biometric compliance & certification standards туралы түсінік

* deepfake detection / Advanced Anti-spoofing тәжірибесі

Техникалық талаптар

• Strong ML / Deep Learning background

• Computer Vision production experience

• Python + PyTorch / TensorFlow

• training / fine-tuning CV models

• end-to-end ML systems design

• deployment & optimization in production

* large-scale datasets-пен жұмыс

• latency / inference optimization

• GPU optimization experience

Міндетті талап (AI-first engineer)

Жұмыста AI құралдарын белсенді пайдалану:

• ChatGPT / Claude / Gemini

• Cursor / Windsurf / GitHub Copilot

• AI-assisted coding & debugging

• prompt engineering

• AI-driven research workflows

• synthetic data generation

• LLM API integrations

• TensorRT / CUDA / ONNX Runtime

• OpenCV / InsightFace / DeepFace

• mobile / edge optimization

• OCR / document verification

• AWS / GCP

• Docker / Kubernetes

• MLOps / CI/CD

Біз әсіресе бағалаймыз

* Sota papers-ті өндіріске енгізу

* demo vs production ai айырмашылығын түсіну

* өзін-өзі басқаратын техникалық бөлімдер

* fast-moving environment бағдарламасындағы бейімделу жылдамдығы

Core CV / biometric жүйелерін әзірлеу және жетілдіру

• Фродпен және алаяқтықпен күресу: жүйені жалғандықтардан (фотосуреттер, бейнелер, маскалар) қорғау үшін liveness detection (кадрдағы тірі адамның анықтамасы), spoofing және deepfake detection үшін жетілдірілген модельдерді әзірлеу, оқыту және енгізу.
• Бетті тану және тексеру: KYC (Know Your Customer) және Identity Verification жүйелері үшін face verification және id алгоритмдерін жобалау және оңтайландыру.
• Құжаттарды тану: OCR (мәтінді тану) және құжаттардың түпнұсқалығын тексеру шешімдерін әзірлеу және біріктіру.

Сәулет жобалау және production-grade құбырлар

• End-to-End әзірлеу: деректерді жинаудан қоймаға дейін кәсіпорынның биометриялық жүйелерінің (Enterprise Biometric Systems) архитектурасын жобалау.
• CV құбырларын құру: жоғары жүктемелерге дайын (тек демо сценарийлер ретінде жұмыс істемей) ақауларға төзімді, масштабталатын және жылдам ML/CV құбырларын жасаңыз.
• Деректермен жұмыс: ауқымды деректер жиынтығын жинау, белгілеу және дайындау (large-scale datasets), сондай-ақ модельдерді оқыту үшін синтетикалық деректерді жасау.

Оңтайландыру және MLOps (жылдамдық пен тиімділік)

• Inference & GPU оңтайландыру: кідірістерді азайту (кешігу) және tensorrt, CUDA, ONNX Runtime көмегімен модельдік ресурстарды тұтынуды оңтайландыру.
• Edge & Mobile: мобильді және edge құрылғыларында жұмыс істеу үшін ауыр модельдерді бейімдеу және оңтайландыру.
• Деплой және инфрақұрылым: шешімдерді контейнерлеу (Docker/Kubernetes), оларды бұлтқа орналастыру (AWS/GCP) және MLOps процестерін құру (ML үшін CI/CD).

Сертификаттау және стандарттарға сәйкестік (Compliance)

• IBeta Level 2-ге дайындық: компанияның биометриялық шешімдері мен архитектурасын iBeta Level 2 Халықаралық сертификаттаудан сәтті өтуге дайындау.
• Тестілеуге қатысу: модельдерді дайындау және NIST FRVT evaluations сияқты тәуелсіз жаһандық биометриялық бағалауларға қатысу.
• Биометриялық жүйелерді халықаралық сәйкестік және қауіпсіздік стандарттарына сәйкес ұстаңыз.

AI-Бірінші тәсіл және зерттеу

• AI арқылы жеделдету: кодты, дебагты және ресерчті Жылдам жазу үшін AI көмекшілерін (Cursor, Windsurf, Copilot, ChatGPT/Claude), prompt engineering және LLM API) белсенді қолдана отырып, өзіңіздің workflow әзірлемелеріңізді сорып алыңыз.
• SOTA-ны өндіріске көшіру: computer vision / Biometrics бойынша жаңа ғылыми мақалаларды (SOTA papers) бақылау және әдемі академиялық демо мен тұрақты кәсіпорын шешімінің арасындағы айырмашылықты түсіне отырып, нақты өнімге ең жақсы тәсілдерді жедел енгізу.

Біз ұсынамыз:

- Биометриялық it компанияда жұмыс істеу

- Ыңғайлы кеңсе

- Ұжымдағы ашық коммуникация

- Офлайн жұмыс 5/2 кесте бойынша сағат 10:00-ден 19:00-ге дейін, сынақ мерзімі аяқталғаннан кейін (3 ай) жұмыстың гибридті форматын талқылау мүмкіндігі бар