ml engineer для KYC-верификации

Headliner; United States; Remote; USD 120,000 - 180,000; Full time

Job summary

Headliner ищет инженера по AI/ML, который будет работать над анализом документов и текстов для KYC-верификации. Требуется опыт в ML-бэкендах, внедрении LLM, CPC/RAG-подходах и интеграциях через API и gRPC. Знание Python и OpenAI SDK обязательно, опыт с CV/NLP приветствуется.

Обязанности включают адаптацию моделей под бизнес-задачи, разработку inference‑пайплайнов и сопровождение AI‑сервисов в продакшене. График 5/2, работа в США, гибкие горизонты сотрудничества с командой бэкенда.

Qualifications

• Практический опыт разработки AI/ML-моделей в прикладных задачах.
• Уверенное владение Python и ML-стеком.
• Опыт работы с OpenAI SDK, Pydantic AI и ai-sdk.
• Опыт работы с Computer Vision, OCR и NLP.
• Знание принципов работы с данными и комплаенса для KYC.

Responsibilities

• Учавствовать в разработке AI-решения для анализа документов, изображений и текста для KYC-верификации.
• Подбирать и адаптировать модели под бизнес-задачи.
• Реализовывать и развивать RAG-подходы.
• Интегрировать LLM в систему как вспомогательный слой.
• Разрабатывать inference-пайплайн и AI-сервисы.
• Участвовать в развёртывании AI-сервисов и интеграции через API/gRPC.
• Сотрудничать с бэкенд-командой и поддерживать сервисы в продакшене.

Skills

Python

ML/AI моделирование

OpenAI SDK

Pydantic AI

Computer Vision

OCR/NLP

DLP/Data security

API/gRPC интеграция

Tools

ML-библиотеки с открытым исходным кодом

инференс пайплайны

Job description

Описание: Описания нет

Задачи:

• Участвовать в разработке AI-решения для анализа документов, изображений и текста для KYC-верификации, включая Computer Vision, OCR и NLP
• Подбирать и адаптировать модели под бизнес-задачи
• Реализовывать и развивать RAG-подходы
• Интегрировать LLM в систему как вспомогательный слой
• Разрабатывать inference-пайплайны и AI-сервисы
• Участвовать в подготовке AI-сервисов к развёртыванию и эксплуатации, интегрировать AI-решения в продукт через API, gRPC или другие подходы
• Участвовать в обсуждении архитектурных решений и взаимодействовать с командой бэкенда
• Поддерживать модели в продакшене и работать с инцидентами
• Работать с персональными и чувствительными данными, учитывать требования безопасности и AI-комплаенса

Требования:

• Практический опыт разработки и применения AI / ML-моделей в прикладных задачах: ML-бэкендов, чат-ботов, ML-ассистентов или систем на основе LLM
• Уверенное владение Python и опыт работы с ML-стеком
• Опыт работы с инструментами и библиотеками для AI, включая OpenAI SDK, Pydantic AI и ai-sdk
• Практический опыт работы с моделями Computer Vision, OCR и NLP
• Знание принципов работы с данными, их валидации, основ безопасности данных и комплаенса, особенно в контексте KYC и обработки персональных данных
• Опыт работы с предварительно обученными моделями и ML-библиотеками с открытым исходным кодом, пайплайнами обработки данных и inference, дообучением и адаптацией
• Базовое понимание интеграции AI-сервисов в бэкенд-системы: API, очереди сообщений, реляционные базы данных
• Опыт разработки и поддержки пайплайнов обработки данных и AI-сервисов в продакшене
• Будет плюсом: опыт работы с RAG-подходами, embeddings и similarity search

Условия:

График 5/2