Pessoa Desenvolvedora de Visão Computacional

Descrição da Vaga:
\Estamos buscando uma pessoa Desenvolvedora de Visão Computacional para atuar no desenvolvimento de soluções baseadas em processamento de imagens, vídeos e Inteligência Artificial.

A pessoa fará parte de projetos envolvendo todo o ciclo de desenvolvimento de soluções de visão computacional, desde aquisição e preparação dos dados, experimentação e treinamento de modelos até sua otimização, integração e disponibilização em aplicações reais.

Responsabilidades:
\Desenvolver soluções de Visão Computacional para processamento e análise de imagens e vídeos;
\Desenvolver, treinar, avaliar e otimizar modelos de Deep Learning;
\Trabalhar com problemas de classificação, detecção, segmentação e rastreamento de objetos;
\Preparar, organizar, anotar e processar datasets para treinamento e validação;

\Definir e utilizar métricas adequadas, realizar análise de erros e investigar falsos positivos e falsos negativos;
\Desenvolver pipelines de aquisição e processamento de imagens e vídeo;
\Integrar modelos de visão computacional com APIs, aplicações e outros sistemas;
\Otimizar modelos considerando acurácia, latência, throughput e consumo de recursos;
\Participar da definição de arquiteturas e decisões técnicas dos projetos.

Requisitos

\Experiência prática no desenvolvimento de soluções de Visão Computacional e Deep Learning.
\Boa experiência com Python.
\Experiência com PyTorch e/ou TensorFlow.
\Conhecimento de OpenCV.
\Experiência prática com problemas de classificação, detecção e/ou segmentação de imagens.
\Conhecimento de arquiteturas modernas de visão computacional, como CNNs, YOLO, ResNet, U-Net ou Vision Transformers.
\Experiência com preparação, anotação, tratamento e versionamento de datasets.
\Conhecimento de métricas de avaliação e análise de erros de modelos de visão computacional.
\Conhecimento de Git e boas práticas de desenvolvimento de software.
\Conhecimentos de Linux e ambientes de desenvolvimento.
\Capacidade de investigar problemas técnicos e transformar experimentos em soluções reproduzíveis e utilizáveis.

Diferenciais

\Experiência com YOLO/Ultralytics, Detectron2 ou MMDetection.
\Experiência com segmentação e tracking de objetos.
\Conhecimento de fundamentos de aquisição de imagens, como resolução, FPS, exposição, iluminação, calibração e geometria de câmera.
\Conhecimento de CUDA, ONNX, TensorRT ou OpenVINO.
\Experiência com otimização e inferência de modelos em tempo real.
\Experiência com Docker.
\Conhecimentos de MLOps e versionamento de modelos e datasets.
\Experiência com implantação de modelos em cloud, edge devices ou sistemas embarcados.
\Experiência com cenários de dados limitados, classes desbalanceadas e técnicas de data augmentation.
\Conhecimentos de visão computacional aplicada a ambientes industriais.
\Conhecimentos de visão computacional aplicada à robótica.
\Experiência com ROS/ROS2.