Intellicheck - 机器学习工程师

Intellicheck 通过单次扫描分析 DMV 签发的 ID 数据，提供实时权威的身份验证服务。我们的平台通过减少误报率，确保用户在面对面和数字交易中的无缝可信体验，支持北美主要银行、信用卡发行商、保险公司和执法机构每年验证近1亿个 ID。作为中立的硬件供应商，多渠道 SaaS 解决方案，Intellicheck 与您的现有移动设备和扫描仪无缝协作，提供大规模可靠的身份验证。我们正在寻找一位具有至少4年经验的机器学习工程师。在该角色中，您将与数据科学家、软件工程师和产品经理组成跨职能团队，设计、构建并部署大规模的计算机视觉系统，利用广泛的技术栈，如 Python、AWS、PyTorch 等，开发和优化 ML 管道。此外，您将构建、训练和部署计算机视觉模型——负责从架构设计和实验到生产化、监控以及与跨职能团队合作，将业务问题转化为计算机视觉解决方案，建立可扩展的基础设施，定义性能基准，实施稳健的测试和验证框架，利用 AI 辅助开发工具如 Claude、GitHub Copilot 等 LLM 平台来加速开发，提高代码质量，并探索新方法。

具备使用 Python 等开源编程语言构建 ML 系统的经验。
具备开发和部署计算机视觉模型的经验。
具备 ML 框架如 PyTorch 或 TensorFlow 的经验，包括专门的视觉库如 OpenCV 或 torchvision。
具备使用 AI 开发工具如 Claude、Codex 或 GitHub Copilot 等专业环境的经验。
具备使用 AWS 或其他云提供商（如 GCP、Azure）的经验。
至少 4 年 Python 在 ML 开发和数据处理中的经验。
至少 4 年构建和部署生产级计算机视觉系统经验。
至少 4 年在计算机视觉技术如目标检测、图像分割、图像分类或光流方面经验。
至少 4 年在 ML 基础设施工具如 MLflow、Kubeflow、SageMaker 等平台经验。
具备视觉基础模型和多模态 AI 系统（如 CLIP、SAM 等）的经验。
具备在身份验证、欺诈检测或信任与安全领域经验，特别是应用计算机视觉或 ML 到文档分析、生物识别验证或异常检测。
具备容器化和编排工具如 Docker 和 Kubernetes 的经验。

医疗保险、牙科保险、视力保险、 STD/LTD/人寿保险、401(k)。

Intellicheck 是一家通过单次扫描分析 DMV 签发的 ID 数据，提供实时权威身份验证的公司。我们的平台通过减少误报率，确保用户在面对面和数字交易中的无缝可信体验，支持北美主要银行、信用卡发行商、保险公司和执法机构每年验证近 1 亿个 ID。作为中立的硬件供应商，多渠道 SaaS 解决方案，Intellicheck 与您的现有移动设备和扫描仪无缝协作，提供大规模可靠的身份验证。

合格的候选人应提交简历。