Data Scientist (Face Biometrics)

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Data Scientist в команду исследований Daon для развития биометрических технологий распознавания лиц. Работа над алгоритмами аутентификации по лицу, детекцией атак и антифрод-методами.

Задачи

• Разрабатывать алгоритмы машинного обучения для решений аутентификации по лицу
• Исследовать, прототипировать и оценивать методы обнаружения presentation attack и предотвращения мошенничества
• Тестировать и настраивать алгоритмы распознавания лиц под стандарты производительности и точности
• Расширять и использовать существующие библиотеки биометрического кода
• Проводить строгие эксперименты, интерпретировать результаты и превращать их в развёртываемые модели и политики
• Развивать экспертизу в AI, машинном обучении и компьютерном зрении

Требования

• Опыт минимум в двух из перечисленных областей, подтверждённый проектами, исследованиями или от 2 лет работы
• Глубокие знания computer vision и принципов машинного обучения
• Владение фреймворками глубокого обучения, например PyTorch или TensorFlow
• Понимание пайплайнов детекции, распознавания и классического CV
• Сильный Python и/или C++, включая контроль версий, тестирование и отладку
• Опыт обработки, предобработки и анализа крупных датасетов
• Знакомство с генерацией синтетических данных или weakly/lightly supervised learning
• Опыт аутентификации, сопоставления идентичностей или metric learning
• Знание извлечения признаков, выравнивания и embedding-систем
• Опыт presentation attack detection, включая replay, mask и deepfake сценарии
• Английский не ниже B2

Условия

• Работа в сфере верификации личности, биометрии и антифрода
• Часть успешной команды исследователей и учёных
• Конкурентная компенсация и бенефиты
• Гибкий рабочий график и баланс работы и личной жизни
• Гибридный формат работы

Навыки

• Python
• C++
• PyTorch
• TensorFlow
• Computer Vision
• Deep Learning
• Machine Learning
• metric learning
• presentation attack detection
• anti-spoofing
• synthetic data generation
• weakly supervised learning