Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
Jumio
Монреаль, Канада · Индия4 месяца назад
Грейд
Senior
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Мы ищем старшего инженера по машинному обучению (Staff/Senior Machine Learning Engineer) с глубокой экспертизой в области компьютерного зрения и биометрии для руководства разработкой и масштабированием систем распознавания лиц в производственной среде. Вы будете создавать и обучать модели, а также управлять ML-системами от начала до конца на AWS. Окончательный уровень должности будет определен по итогам процесса собеседования.
Jumio — это B2B технологическая компания, занимающаяся искоренением мошенничества с идентификацией в Интернете, отмывания денег и других финансовых преступлений, чтобы сделать Интернет более безопасным. Мы используем ИИ, биометрию, машинное обучение, обнаружение в реальном времени и автоматизацию для создания решений, которым доверяют ведущие мировые бренды и которые уважают отраслевые лидеры мнений.
Jumio — ведущий поставщик решений для онлайн-верификации личности, eKYC и AML. Обладая глобальным присутствием, мы расширяем команду для удовлетворения высокого спроса клиентов в различных отраслях, включая финансовые услуги, туризм, экономику совместного потребления, финтех, игры и другие.
Руководить проектированием и разработкой систем компьютерного зрения для биометрии (атрибуты лица, обнаружение, качество и распознавание).
Проводить строгий анализ справедливости и бенчмаркинг биометрических моделей на различных наборах данных и в различных условиях эксплуатации.
Проектировать, обучать и оптимизировать модели с использованием PyTorch, Tensorflow и/или JAX.
Управлять и развивать комплексные ML-конвейеры, от приема данных до развертывания. Проектировать автоматизированные конвейеры (Airflow) для приема и очистки данных. Вы будете отвечать за курирование сбалансированных наборов данных для обучения и генерацию синтетических данных для устранения пробелов в качестве и разнообразии.
Производственная инженерия: Обеспечивать путь к выводу в производство. Оптимизировать модели для низколатентного вывода (квантование, дистилляция, TensorRT/ONNX) и управлять развертыванием на AWS.
Наставлять инженеров по машинному обучению, проводить обзоры кода/дизайна и продвигать лучшие технические практики в команде Computer Vision.
Значительный опыт работы в области машинного обучения, посвященный биометрии или анализу лиц.
Глубокая экспертиза в области компьютерного зрения и биометрии, особенно в распознавании лиц.
Справедливость и этика: Вы понимаете источники алгоритмической предвзятости в компьютерном зрении и имеете практический опыт измерения и смягчения последствий неравного воздействия.
Сильная инженерная подготовка: Экспертное владение Python (как библиотеками машинного обучения, так и библиотеками для компьютерного зрения, такими как Pillow, OpenCV, PyTorch и т. д.). Вы пишете чистый, модульный, готовый к производству код.
Системная архитектура: Опыт проектирования комплексных ML-конвейеров (от данных до обучения и развертывания) и работы с оркестраторами рабочих процессов, такими как Airflow.
Облачные технологии: Практический опыт масштабирования задач обучения на многопроцессорных кластерах GPU и развертывания сервисов на AWS (SageMaker, EC2, EKS).
Научные публикации: Статьи в CVPR, ICCV, ECCV или FG, связанные с распознаванием лиц, оценкой качества изображений или справедливостью.
Масштабируемый поиск: Опыт работы с векторными базами данных (например, Milvus, Faiss) и алгоритмами приближенного поиска ближайших соседей (ANN).
Знакомство с вопросами конфиденциальности, безопасности и соответствия требованиям в биометрических системах.
Мобильные/периферийные устройства: Опыт портирования моделей на периферийные или мобильные устройства с использованием таких фреймворков, как CoreML, LiteRT и/или TFLite.
Синтетические данные: Опыт использования GAN или диффузионных моделей для генерации синтетических лиц для обучения.
Сильные коммуникативные навыки.
We’re looking for a Staff/Senior Machine Learning Engineer with deep expertise in computer vision and biometrics to lead the design and scaling of face recognition systems in production. You’ll build and train models, and own ML systems end-to-end on AWS. The final job level for this role will be determined following the interview process.
What You’ll Do
Lead the design and development of computer vision systems for biometrics (face attributes, detection, quality, and recognition)
Rigorous fairness analysis and benchmarking of biometric models across various datasets and operating conditions.
Architect, train, and optimize models using PyTorch, Tensorflow, and/or JAX
Own and evolve end-to-end ML pipelines, from data ingestion to deployment. Design automated pipelines (Airflow) for data ingestion and cleaning. You will be responsible for curating balanced training sets and generating synthetic data to address both quality and diversity gaps.
Production Engineering: Own the path to production. Optimize models for low-latency inference (quantization, distillation, TensorRT/ONNX) and manage deployment on AWS.
Mentor ML engineers, conduct code/design reviews, and drive technical best practices across the Computer Vision team.
What We’re Looking For
Strong industry experience in Machine Learning, dedicated to Biometrics or Face Analysis.
Deep expertise in computer vision and biometrics, especially face recognition.
Fairness & Ethics: You understand the sources of algorithmic bias in Computer Vision and have practical experience measuring and mitigating disparate impact.
Strong Engineering: Expert proficiency in Python (both machine learning and vision libraries such as Pillow, OpenCV, PyTorch, etc). You write clean, modular, production-ready code.
Systems Architecture: Experience designing end-to-end ML pipelines (Data to Train to Deploy) and working with workflow orchestrators like Airflow.
Cloud Native: Hands-on experience scaling training jobs on multi-GPU clusters and deploying services on AWS (SageMaker, EC2, EKS).
Nice to Have
Research Publications: Papers in CVPR, ICCV, ECCV, or FG related to face recognition, image quality assessment, or fairness.
Large Scale Search: Experience with vector databases (e.g., Milvus, Faiss) and approximate nearest neighbor (ANN) search algorithms.
Familiarity with privacy, security, and compliance in biometric systems.
Mobile/Edge Experience: Experience porting models to edge or mobile devices utilizing frameworks such as CoreML, LiteRT, and/or TFLite.
Synthetic Data: Experience using GANs or diffusion models to generate synthetic faces for training.
Strong communication skills.
Jumio Values: IDEAL: Integrity, Diversity, Empowerment, Accountability, Leading Innovation
Equal Opportunities: Jumio is a collaboration of people with different ideas, strengths, interests and cultures. We welcome applications and colleagues from all backgrounds and of all statuses.
About Jumio: Jumio is a B2B technology company dedicated to eradicating online identity fraud, money laundering and other financial crimes to help make the internet safer. We leverage AI, biometrics, machine learning, liveness detection and automation to create solutions that are trusted by leading brands worldwide and respected by industry thought leaders.
Jumio is the leading provider of online identity verification, eKYC and AML solutions. With a global footprint, we’re expanding the team to meet strong client demand across a range of industries including Financial Services, Travel, Sharing Economy, Fintech, Gaming, and others.
Applicant Data Privacy We will only use your personal information in connection with Jumio’s application, recruitment, and hiring processes, as described in Jumio’s Applicant Privacy Notice. If you have any questions or comments, please send an email to .
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 191 000 до 267 000
