machine learning engineer

Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории

Компания разрабатывает платформу на базе искусственного интеллекта для проверки личности и обеспечения цифрового доверия. Сервис помогает банкам, финтех-организациям, маркетплейсам и государственным структурам проводить безопасную верификацию пользователей, предотвращать мошенничество и защищать конфиденциальность данных.

• Разрабатывать и совершенствовать современные модели глубокого обучения для задач компьютерного зрения, включая распознавание лиц, определение живости и обработку документов.
• Проектировать и поддерживать масштабируемые эффективные конвейеры машинного обучения.
• Обеспечивать готовность моделей к промышленной эксплуатации и их экономическую эффективность.
• Отслеживать научные и отраслевые достижения, экспериментировать с новыми архитектурами и алгоритмами.
• Внедрять результаты исследований в готовые решения.
• Улучшать производительность моделей через качественную предобработку, очистку и анализ данных.
• Взаимодействовать с исследовательскими, продуктовыми и инженерными командами для интеграции решений в рабочую среду.
• Предоставлять техническое руководство, делиться лучшими практиками и развивать культуру инноваций.

• Опыт работы в сфере машинного обучения, глубокого обучения или компьютерного зрения от 5 лет.
• Экспертное владение Python и библиотеками глубокого обучения PyTorch или TensorFlow.
• Опыт разработки, внедрения и оптимизации моделей для работы в промышленных средах с учетом производительности и затрат.
• Специализированные знания в одной из областей: распознавание лиц, определение живости, обработка документов или верификация личности.
• Умение проектировать и поддерживать сквозные конвейеры машинного обучения.
• Наличие научных публикаций или исследовательских достижений в области глубокого обучения и компьютерного зрения.
• Отличные навыки коммуникации и работы в кросс-функциональных командах.
• Будет плюсом страсть к наставничеству и умение эффективно работать как в долгосрочных исследованиях, так и в циклах быстрой итерации.

• Гибкий график работы.
• Свободная политика отпусков.
• Релокация в Испанию.