Data Scientist - Computer Vision and Deep Learning

Toonaangevend in identiteitscontrole

Inverid is marktleider in identiteitsverificatie op afstand op basis van NFC. Op basis van de chip in je paspoort of ID kaart kunnen we met 100% zekerheid je identiteit controleren. Bedrijven en overheden wereldwijd gebruiken ons product ReadID, software die identiteiten op afstand verifieert en identiteitsfraude vermindert. Tot onze klanten behoren banken zoals ING, Rabobank en ASB Bank (Nieuw-Zeeland), overheidsinstellingen zoals het Britse ministerie van Binnenlandse Zaken en het CBR, en fintechs als Moneybird.

Als Data Scientist gespecialiseerd in Computer Vision en Deep Learning ontwerp en optimaliseer je geavanceerde Machine Learning-modellen om onze technologieën voor het verwerken van identiteitsdocumenten aan te sturen. Je ontwikkelt schaalbare oplossingen met een hoge conversie, waarbij je gebruik maakt van geavanceerd onderzoek om echte uitdagingen aan te gaan. Je werkt in een multiculturele omgeving waar je samenwerkt en hebt toegang tot de beste tools en training. Je zorgt ervoor dat onze systemen veilig en efficiënt zijn en aansluiten op de nieuwste onderzoeksresultaten.

Probeer onze technologie zelf! Onze persoonlijke app ReadID Me is beschikbaar in de Play en App store.

Jouw baan

• Het ontwerpen en ontwikkelen van robuuste Machine Learning-modellen. Je zorgt er voor dat de modellen schaalbaar zijn en naadloos integreren met bestaande producten en platforms van Inverid.

• Het optimaliseren van bestaande Machine Learning-modellen voor betere prestaties en efficiëntie.

• Op de hoogte blijven van de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van Machine Learning, Computer Vision en Data Science. De laatste innovaties toepassen op praktische bedrijfsproblemen.

• Je werkt in ons groeiende Machine Learning team, onderdeel van de innovatie unit, met o.a. ML engineers en backend developers, allemaal MSc, BSc of PhD.

Wat breng jij mee?

• Je hebt een universitaire (MSc of PhD) of BSc opleiding in Computer Science, Data Sciences, Machine Learning of vergelijkbaar.

• Minimaal 3 jaar ervaring in Machine Learning of Data Science, met bewezen ervaring in:

  • Het trainen en inzetten van Machine Learning modellen in productie-omgevingen

  • Het bouwen van schaalbare en betrouwbare Machine Learning-systemen

• Expertise in Machine Learning-algoritmen en statistische modelleringstechnieken.

• Sterke programmeervaardigheden in Python.

• Ervaring met Deep Learning frameworks en bibliotheken zoals TensorFlow of PyTorch.

• Ervaring met het ontwerpen, bouwen en onderhouden van ML-systemen.

• Sterke analytische vaardigheden en ervaring met gegevensbewerking, -analyse en -pre-processing.

• Je hebt een achtergrond in Computer Vision en Deep Learning.

• Je bent security minded.

• Goede beheersing van de Engelse taal in spreken en schrijven. 

• Je woont momenteel in of in de buurt van Enschede of Valencia of bent bereid hierheen te verhuizen en werkt minimaal 3 dagen per week op kantoor.

Wat bieden wij?

• Wij bieden een innovatieve en uitdagende werkomgeving waar je een verschil kunt maken in het terugdringen van identiteitsfraude.

• Je werkt in een team van meer dan 70 hooggekwalificeerde collega's met 15 verschillende nationaliteiten verspreid over kantoren in Enschede, Valencia en Londen. Onze voertaal is Engels.

• Bij Inverid krijg je uitgebreide interne en externe trainingsmogelijkheden om je te helpen groeien in je vakgebied en je kennis uit te breiden, als solide basis voor de rest van je carrière.

• Wij bieden een uitstekend salaris aangevuld met een resultaatafhankelijke variabele beloning en optieregeling.

• Een volledig door de werkgever betaald pensioen en de mogelijkheid om extra vakantiedagen te kopen maken deel uit van het pakket.

• Wij vinden de balans tussen werk en privé erg belangrijk en bieden de mogelijkheid tot flexibele werktijden en thuiswerken. Part-time is mogelijk met een minimum van 32 uur per week.

• Uiteraard ontvang je van ons een high-end laptop (Windows of Apple) en een telefoon, inclusief abonnement.