Higgsfield AI — самая быстрорастущая генеративная AI-компания в истории: $500M годовой выручки (ARR), 25M+ пользователей по всему миру, 6M+ генераций в день, и среди наших клиентов — 390 брендов из списка Fortune 500. Мы работаем на самом фронтире AI-видео и next-generation креативных инструментов. Присоединиться к Higgsfield — значит стать частью команды, которая формирует будущее AI-native продуктов, в компании, которая не просто движется быстро, а переписывает само понятие «быстро».

Чем вы будете заниматься

Вы возьмёте одно из двух направлений — выбор определяется на этапе собеседований.

Senior Applied ML Engineer (Product-трек — модели в пайплайне генерации)

• NSFW-классификация: детекция, калибровка порогов, апелляции, устойчивость к обходу.
• Классификация IP и портретного сходства в промптах и сгенерированных результатах.
• Антифрод: фермы мультиаккаунтов, злоупотребление бесплатным триалом, фрод с возвратами, эксплойты через prompt-injection.

Senior Applied ML Engineer (Data-трек — модели и аналитика, влияющие на продуктовые решения)

• Прогноз оттока и LTV: модели на уровне пользователя, выявляющие когорты риска до их ухода, и прогноз пожизненной ценности по тарифам и гео.
• Кластеризация фрода и злоупотреблений: unsupervised-сегментация графов аккаунтов, платёжных паттернов и поведения при генерации для выявления новых векторов абьюза до того, как под них написаны правила.
• Каузальный анализ продуктовых изменений: uplift-моделирование, квази-эксперименты и дизайн A/B-тестов там, где чистая рандомизация невозможна.

Оба трека — это работа «от и до»: вы формулируете проблему, собираете датасет, выкатываете в прод и измеряете влияние в деньгах. Наш цикл релизов — дни, а не кварталы, так что первую модель в проде вы увидите быстро.

Обязательные требования

• 5+ лет production experience (Must have)
• Опыт выкатки нескольких ML-систем в прод на реальном трафике под нагрузкой — не в ноутбуках.
• Глубокая экспертиза как минимум в одной из областей: computer vision / мультимодальность, модерация контента / trust & safety, детекция фрода или аномалий, рекомендации или ранжирование.
• Умение самостоятельно формулировать задачу. Мы даём вам размытый бизнес-вопрос, а не размеченный датасет.
• Уверенный Python и PyTorch. Комфорт с крупномасштабной дата-инфраструктурой.
• Продуктовое чутьё: вы выбираете пороги precision/recall и обосновываете их в деньгах, а не в F1-мере.

Кому эта роль не подойдёт