Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Senior Computer Vision and Deep Learning Engineer

seniorremoteKraków, PLСкор 68/1001нед назад
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Стек
PythonNumPyOpenCVtext detectiontext recognitionsequence decodingfine-tuninggitgithubnumpyopencvpolygon
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
Svitla Systems Inc. is looking for a Senior Computer Vision and Deep Learning Engineer for a full-time position (40 hours per week) in Europe . Our client is an American mobile computing company. The ideal candidate combines strong programming skills, hands-on experience training and deploying deep learning models, and a systematic approach to failure analysis. You will work with scene text and document understanding, practical multi-view geometry, and rigorous benchmarking, as part of a team collaborating on shared codebases and remote projects. Requirements Strong programming skills in Python and key libraries such as NumPy and OpenCV. Hands-on experience training and deploying deep learning models in PyTorch. Solid background in scene text and document understanding: text detection (segmentation- or regression-based), text recognition (CTC-, attention-, or transformer-based), sequence decoding and confidence calibration, grammar- or lexicon-constrained decoding, and reading-order and layout grouping for key information extraction. Practical multi-view geometry experience: local feature detection, description, and matching; homography estimation; robust estimation such as RANSAC and its variants; inlier analysis; and perspective warping. Ability to debug chained coordinate-space transforms and polygon geometry. Systematic failure analysis skills: building an error taxonomy over a pipeline, turning anecdotal failures into reproducible test cases and quantified failure bucket
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs