ML Team Lead (KYC / ID Verification / Biometrics)

ML Team Lead (KYC / ID Verification / Biometrics)

Описание вакансии

Удалённо + Полная занятость
B2B RegTech / FinTech

О проекте
B2B-платформа для KYC/IDV с продакшен-трафиком: document verification, OCR/KIE, biometric verification (selfie, liveness, face match), API и WebSDK для партнёров. Фокус на качество решений, SLA и масштабируемость.

Роль
ML Team Lead отвечает за ML-направление KYC-продукта и его результат в продакшене.


В зоне ответственности:

  • техническое и командное лидерство ML-направления (Document Verification, OCR/KIE, Biometrics);
  • архитектура end-to-end ML-пайплайнов в KYC-флоу;
  • качество автоматических решений и влияние ML на conversion, false rejection, false acceptance и manual review rate;
  • принятие архитектурных решений по моделям, inference и rollout;
  • взаимодействие с Product, Backend, DevOps и Compliance.



Обязательные требования

• Production-опыт в KYC / IDV
• Опыт работы в KYC-провайдерах обязателен (Sumsub, Onfido, Veriff, Persona, IDnow, Stripe Identity).
• Понимание полного KYC-пайплайна.
Кандидаты без коммерческого опыта в KYC/IDV не рассматриваются.

Machine Learning / CV
• Практический опыт в Computer Vision:

  • детекция и классификация документов;
  • quality checks (blur, glare, cut, low resolution).

• OCR / KIE:

  • text recognition;
  • key-value extraction;
  • multi-language OCR.

• Опыт работы с CNN и Transformer-based моделями.
• Production-опыт:

  • selfie verification;
  • liveness detection (active / passive);
  • face matching (selfie <->document).

• Понимание:

  • spoofing / presentation attacks;
  • FAR / FRR и баланса security vs UX.



Production и архитектура

  • Вывод ML-моделей в production.
  • Inference-сервисы, versioning моделей и датасетов.
  • Понимание latency, SLA и cost-эффективности.

Данные и качество
• Работа с разметкой и качеством данных.
• Улучшение метрик:

  • precision / recall / F1;
  • false acceptance / false rejection;
  • manual review rate.

Лидерство

  • Опыт управления ML-командой (3–10 человек).
  • Code review и ML design review.
  • Настройка процесса: research → validation → production.


Будет плюсом

  • Anti-fraud / risk-scoring.
  • Опыт с документами стран Asia, LATAM, Africa.
  • Explainability решений.
  • Подготовка ML-части к compliance-аудитам.
Посмотреть контакты работодателя

Похожие вакансии

Хотите оставить вакансию?

Заполните форму и найдите сотрудника всего за несколько минут.
Оставить вакансию