Senior Research Engineer (Core AI)

iProov has continued to scale rapidly this year and is currently looking for a Senior Research Engineer to join the growing Core AI team based in London. As a Senior Research Engineer in Core AI, you will design, build and ship the computer vision and ML models that power iProov’s facial biometric and liveness systems. You’ll own projects end-to-end, from idea and experiment to production integration and incident response, in a highly adversarial security context.   How you can make an impact    Lead research projects in the areas of computer vision, machine learning and biometrics. Develop and train deep learning models for face verification, liveness and attack detection. Take the lead on shaping data and evaluation strategies, including synthetic and adversarial data. Investigate failure modes and improve generalisation, robustness and fairness. Work with platform and optimisation engineers to turn models into production-quality services. Communicate results and recommendations clearly with stakeholders across the business. Contribute to the broader research strategy of the company.   What we would like to see from you    At least 2-3 years experience delivering machine learning or computer vision systems in an industry environment. A Masters or PhD in a numerate discipline such as Computer Science, Engineering, Computational Neuroscience. Proven experience of high-quality delivery in machine learning and computer vision. Strong mathematical ability. Proficiency in Python and modern deep learning frameworks. Strong problem-solving skills and out-of-box thinking.   Extras:   Experience working on challenging problems at the frontier of the field of computer vision. Experience generating and using synthetic data. Experience mentoring or supervising junior engineers.   For curious self-starters ready to make an impact   Interest in security and understanding vulnerabilities in detection systems. A proactive and holistic approach to identifying and solving complex problems through machine learning. A collaborative mindset to work closely with cross-functional teams to ensure system quality. Genuine interest in facial imagery, deepfakes and their impact on biometric security.