- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- 1 200 000 ₽ – 1 500 000 ₽
Middle ML Engineer - Face Biometrics / Computer Vision / AI Security
Оценка ИИИнтересная нишевая компания с фокусом на AI Security и биометрию. Зарплата соответствует рынку Казахстана для уровня Middle, а работа над SOTA-решениями дает отличный профессиональный рост.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует глубоких знаний в узкой нише Computer Vision (биометрия, анти-спуфинг) и опыта работы с SOTA-моделями. Уровень Middle предполагает самостоятельность в оптимизации инференса и интеграции моделей в продакшн.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая зарплата в 1.2–1.5 млн тенге (NET) является конкурентоспособной для Middle ML-инженера в Алматы, находясь в верхнем сегменте локального рынка для данного уровня квалификации.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Middle ML Engineer - Face Biometrics / Computer Vision / AI Security
Biometric.Vision
1,200,000 to 1,500,000 KZT NET per month
Almaty / Office
Biometric.Vision develops AI solutions in the areas of Digital Identity and Fraud Prevention
Responsibilities:
• Develop and improve ML/CV models for biometric and identity verification solutions
• Work on Face Verification, Liveness Detection, Anti-Spoofing, and Deepfake Detection tasks
• Integrate modern research approaches and SOTA models into production
• Optimize model inference and performance
Requirements:
• 2+ years of commercial experience in ML / Computer Vision
• Proficient in Python
• Practical experience with PyTorch or TensorFlow
• Experience in model optimization or inference
Optional:
• Experience with Face Biometrics, KYC, Identity Verification, or Anti-Fraud
• Experience developing Liveness Detection / Anti-Spoofing / Face Recognition
• OpenCV, InsightFace, DeepFace
• Docker / Kubernetes
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- Computer Vision
- Machine Learning
- OpenCV
- InsightFace
- DeepFace
- Docker
- Kubernetes
- Model Optimization
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики биометрических систем и борьбы с мошенничеством.
Какие основные методы Anti-Spoofing (Liveness Detection) вы знаете и какие из них наиболее эффективны против Deepfake-атак?
Оценка навыков работы с ключевыми инструментами для распознавания лиц.
Был ли у вас опыт работы с библиотеками InsightFace или DeepFace? Какие архитектуры backbone вы предпочитаете для задач Face Recognition?
Проверка умения доводить модели до реального использования.
Расскажите о вашем опыте оптимизации инференса ML-моделей. Какие инструменты (TensorRT, ONNX, OpenVINO) вы использовали?
Оценка понимания метрик, специфичных для биометрии.
Что такое FAR и FRR, и как вы балансируете эти показатели при настройке системы верификации лиц?
Проверка навыков работы с данными в CV.
Как вы подходите к сбору и аугментации данных для обучения моделей распознавания лиц, чтобы минимизировать влияние освещения и ракурса?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
