Senior Deep Learning Engineer (Computer Vision) in BetterQA

Stellenbeschreibung: Sr. Deep Learning Engineer (Computer Vision) Tarif: 30–35 US-Dollar/StundeAnfängliche Amtszeit: 6 Monate mit der Möglichkeit einer VerlängerungZeitzone: Europa/KiewSprachen: Englischniveau – C1 und Ukrainisch Über BetterQA: Bei BetterQA sind wir stolz darauf, mehr als zu sein nur ein Testteam. Unsere Mission ist es, die Softwarequalität zu steigern, indem wir die Lücke zwischen Entwicklung und Bereitstellung schließen. Mit unserem Hauptsitz in Cluj-Napoca, Rumänien, einem Zentrum für IT-Innovationen, bieten wir ein ansprechendes, vielfältiges und integratives Arbeitsumfeld. Treten Sie uns bei und werden Sie Teil eines Teams, in dem sich Ihre Beiträge direkt auf die Qualität und den Erfolg der Softwareprodukte unserer Kunden auswirken. Über die Rolle: Als Senior Deep Learning Engineer (Computer Vision) verarbeiten und analysieren Sie Sportdaten, um innovatives Streaming voranzutreiben Lösungen. Diese vollständig Remote-Rolle bietet Flexibilität und die Möglichkeit, mit einem globalen Team zusammenzuarbeiten, das hauptsächlich in der ukrainischen Zeitzone ansässig ist. Gelegentlich nehmen Sie an Abendsynchronisierungen (17:00–18:00 UTC+3) mit dem US-Team teil. Verantwortlichkeiten: Sportdaten (z. B. Basketball und Fußball) für das Training von Computer-Vision-Modellen vorbereiten und vorverarbeiten. Qualitätssicherung (QA) durchführen Modellausgaben, um eine hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen. Entwerfen und führen Sie Experimente durch, um die Modellleistung für reale Anwendungen zu optimieren. Arbeiten Sie mit internationalen Teams zusammen, um modernste Computer-Vision-Lösungen zu entwickeln und bereitzustellen. Anforderungen: Stark Verständnis der Deep-Learning-Prinzipien und ihrer Anwendung auf Computer-Vision-Modelle. Kenntnisse in der Python-Programmierung mit Schwerpunkt auf sauberem, effizientem und wartbarem Code. Praktische Erfahrung mit wichtigen Computer-Vision-Bibliotheken (z. B. OpenCV, scikit-image). Vertrautheit mit Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow oder Keras. Kenntnisse der wichtigsten Computer-Vision-Aufgaben, einschließlich Objekterkennung, Bildsegmentierung, Klassifizierung und Verfolgung. Fähigkeit zur Zusammenarbeit aus der Ferne Teamumgebung, die Zeitzonenunterschiede berücksichtigt. Bitte beachten Sie, dass nur Lebensläufe kontaktiert werden, die auf die Screening-Fragen abgestimmt sind. Nützliche Fähigkeiten: Erfahrung mit MMDetection und dem OpenMMLab-Ökosystem. Vertrautheit mit CI/CD-Tools (z. B. GitHub Actions, Jenkins). ) für die Automatisierung von Arbeitsabläufen. Leidenschaft für Sportanalysen und ein solides Verständnis der Basketball- oder Fußballdynamik. Mehr anzeigen Weniger anzeigen Посадовий рівень Starrer Wochentag Typ зайнятості Erster Robotertag Weitere Informationen Jugend und Informationstechnologie Galuzi ІТ-Folge zur ІТ-Beratung