Senior Applied ML Engineer

Почему существует эта роль Higgsfield — одна из самых быстрорастущих компаний в области генеративного ИИ в мире. При нашем масштабе слабый классификатор приводит к юридическим рискам, потерям от возвратов или вирусной обратной связи. Applied ML находится между модельным полком, юридическим отделом и платежами, и у него недостаточно персонала для обслуживаемого трафика. Что вы будете делать на самом деле Вы возьмёте на себя один из двух направлений, выбранных на этапе предложения в зависимости от соответствия.

Product track — модели в конвейере генерации:

• NSFW‑классификация: обнаружение, калибровка порога, апелляции, устойчивость к атакующим воздействиям.
• Классификация IP и сходства по запросам и сгенерированным результатам.
• Anti‑fraud: фермы мультиаккаунтов, злоупотребление бесплатными пробными версиями, злоупотребление возвратами, эксплойты стоимости внедрения запросов.

Data track — модели и анализы, формирующие то, что мы строим:

• Прогнозирование оттока и LTV: модели на уровне пользователя, которые отмечают группы риска до их ухода и прогнозируют пожизненную ценность по планам и регионам.
• Кластеризация злоупотреблений и мошенничества: неконтролируемая сегментация графов аккаунтов, шаблонов платежей и поведения генерации для выявления новых векторов злоупотреблений до написания правил.
• Каузальный анализ изменений продукта: моделирование прироста, квази‑эксперименты и дизайн A/B‑тестов, когда чистая рандомизация невозможна.

Каждое направление охватывает весь цикл от начала до конца. Определяете проблему, создаёте набор данных, выводите в прод, измеряете финансовый эффект. Наш цикл релизов измеряется днями, а не кварталами, поэтому ваша первая выведенная модель будет готова быстро.

Обязательные требования

• Вывели в прод несколько ML‑систем в масштабе, с реальным обслуживанием трафика, а не в ноутбуках.
• Глубокий опыт как минимум в одной из областей: компьютерное зрение / мультимодальное, модерация контента / доверие и безопасность, обнаружение мошенничества или аномалий, рекомендации или ранжирование.
• Вы умеете самостоятельно формулировать проблему. Мы даём вам неоднозначный бизнес‑вопрос, а не размеченный набор данных.
• Сильные навыки Python и PyTorch. Уверенно работаете с инфраструктурой больших данных.
• Продуктовое суждение. Вы выбираете пороги precision/recall и обосновываете их в денежном выражении, а не в F1.

Желательно иметь

• Опыт в области доверия и безопасности на UGC‑ или генеративной платформе.
• Adversarial ML, вы сталкивались с людьми, пытающимися обойти ваш классификатор.
• Тонкая настройка VLM, моделей эмбеддингов или перцептивного хеширования.

• Конкурентоспособная базовая зарплата в USD
• Доля в компании: участие в программе опционов, дающей возможность разделить долгосрочный рост компании.
• Работа в офисе в Алматы (мы поможем с переездом из любой точки).
• Место, где решение вашего классификатора влияет на P&L в тот же день