Jumio: Machine Learning Engineer Jumio in Wien

Headquarters: Österreich (remote)

Was Sie tun werden:

• Leiten Sie das Design und die Entwicklung von Computer Vision-Systemen für Biometrie (Gesichtseigenschaften, Erkennung, Qualität und Anerkennung).
• Durchführen einer rigorosen Fairnessanalyse und Benchmarking von biometrischen Modellen über verschiedene Datensätze und Betriebsbedingungen.
• Architektur, Training und Optimierung von Modellen mit PyTorch, Tensorflow und/oder JAX.
• Verantwortung für die End-to-End-ML-Pipelines, von der Datenaufnahme bis zur Bereitstellung. Entwerfen Sie automatisierte Pipelines (Airflow) für die Datenaufnahme und -bereinigung.
• Verantwortlich für die Kuratierung ausgewogener Trainingssätze und die Generierung synthetischer Daten zur Behebung von Qualitäts- und Diversitätslücken.
• Produktionsengineering: Verantwortung für den Weg zur Produktion. Optimieren Sie Modelle für latenzarme Inferenz (Quantisierung, Destillation, TensorRT/ONNX) und verwalten Sie die Bereitstellung auf AWS.
• Mentor für ML-Ingenieure, Durchführung von Code-/Design-Reviews und Förderung technischer Best Practices im Computer Vision-Team.

Was wir suchen:

• Erfahrung: Mehrjährige Branchenerfahrung im Bereich Machine Learning, davon mindestens 3 Jahre im Bereich Biometrie oder Gesichtsanalyse.
• Tiefe Expertise in Computer Vision und Biometrie, insbesondere Gesichtserkennung.
• Fairness & Ethik: Verständnis der Quellen algorithmischer Vorurteile in der Computer Vision und praktische Erfahrung in der Messung und Minderung unterschiedlicher Auswirkungen.
• Starke Ingenieurfähigkeiten: Expertenkenntnisse in Python (sowohl in Machine Learning als auch in Vision-Bibliotheken wie Pillow, OpenCV, PyTorch usw.). Sie schreiben sauberen, modularen, produktionsbereiten Code.
• Systemarchitektur: Erfahrung im Design von End-to-End-ML-Pipelines (Daten zu Training zu Bereitstellung) und Arbeit mit Workflow-Orchestratoren wie Airflow.
• Cloud-Native: Praktische Erfahrung in der Skalierung von Trainingsjobs auf Multi-GPU-Clustern und der Bereitstellung von Diensten auf AWS (SageMaker, EC2, EKS).
• Wünschenswert: Forschungsarbeiten in CVPR, ICCV, ECCV oder FG im Zusammenhang mit Gesichtserkennung, Bildqualitätsbewertung oder Fairness.
• Erfahrung mit Vektordatenbanken (z.B. Milvus, Faiss) und Algorithmen zur annähernden nächsten Nachbarsuche (ANN).
• Vertrautheit mit Datenschutz, Sicherheit und Compliance in biometrischen Systemen.
• Mobile/Edge-Erfahrung: Erfahrung beim Portieren von Modellen auf Edge- oder mobile Geräte unter Verwendung von Frameworks wie CoreML, LiteRT und/oder TFLite.
• Synthetische Daten: Erfahrung mit GANs oder Diffusionsmodellen zur Generierung synthetischer Gesichter für das Training.
• Starke Kommunikationsfähigkeiten.

Jumio-Werte IDEAL: Integrität, Vielfalt, Empowerment, Verantwortung, Innovationsführung.

Chancengleichheit: Jumio ist eine Zusammenarbeit von Menschen mit unterschiedlichen Ideen, Stärken, Interessen und Kulturen. Wir begrüßen Bewerbungen und Kollegen aus allen Hintergründen und aller Status.

Über Jumio: Jumio ist ein B2B-Technologieunternehmen, das sich der Bekämpfung von Online-Identitätsbetrug, Geldwäsche und anderen Finanzverbrechen widmet, um das Internet sicherer zu machen. Wir nutzen KI, Biometrie, maschinelles Lernen, Live-Detection und Automatisierung, um Lösungen zu schaffen, die von führenden Marken weltweit vertraut und von Branchenexperten respektiert werden. Jumio ist der führende Anbieter von Online-Identitätsverifizierung, eKYC und AML-Lösungen. Mit einer globalen Präsenz erweitern wir das Team, um der starken Kundennachfrage in einer Vielzahl von Branchen, einschließlich Finanzdienstleistungen, Reisen, Sharing Economy, Fintech, Gaming und anderen, gerecht zu werden.

Bewerberdaten Datenschutz: Wir verwenden Ihre persönlichen Informationen nur im Zusammenhang mit Jumios Bewerbungs-, Rekrutierungs- und Einstellungsprozessen, wie in Jumios Datenschutzerklärung für Bewerber beschrieben. Wenn Sie Fragen oder Anmerkungen haben, senden Sie bitte eine E-Mail an privacy@jumio.com.