IMPULSER PROFESSIONAL
2773 - Pessoa Engenheira de Visão Computacional Sênior
1. Resumo da Posição
Estamos em busca de um(a) profissional sênior de Visão Computacional (IA) para projetar, desenvolver e colocar em produção soluções de processamento e análise de imagens e vídeos, com foco em qualidade, desempenho e aderência a requisitos de negócio e privacidade.
A posição é híbrida, com 3 dias presenciais e 2 remotos, na região central do Rio de Janeiro.
2. Responsabilidades e Atribuições da Posição
Projetar a arquitetura de soluções de IA/Visão Computacional, selecionando algoritmos e abordagens (machine learning e deep learning) para casos como detecção de objetos, rastreamento, reconhecimento e classificação de eventos.
Estruturar datasets de imagens e vídeos end-to-end (coleta, organização, versionamento), incluindo pré-processamento (recortes, filtros, normalização) e estratégias de data augmentation.
Planejar e conduzir processos de rotulagem/curadoria, garantindo qualidade, consistência e representatividade dos dados.
Treinar e validar modelos com dados reais e sintéticos, definindo métricas, realizando análise de erro e ajustando hiperparâmetros para otimização.
Implementar e integrar pipelines e serviços de inferência com sistemas existentes, garantindo usabilidade e conformidade com requisitos de negócio e LGPD.
Desenvolver interfaces e dashboards para visualização de resultados, monitoramento e apoio à tomada de decisão.
Acompanhar modelos em produção (drift, performance, disponibilidade), gerar alertas/relatórios e executar ciclos de melhoria contínua.
Documentar decisões técnicas, experimentos e resultados, promovendo boas práticas de engenharia e reprodutibilidade.
3. Requisitos Obrigatórios
Experiência profissional sólida (mín. 4 anos) atuando com Visão Computacional/IA.
Python para desenvolvimento de pipelines de processamento de imagens/vídeos e treinamento/inferência de modelos.
OpenCV para manipulação e pré-processamento de imagens e vídeos.
YOLO (família de modelos) para detecção de objetos, ajuste fino e avaliação.
Git (controle de versão) e práticas de colaboração (branches, code review).
Formação superior completa em Ciência da Computação, Engenharia da Computação ou áreas correlatas.
4. Requisitos Diferenciais
MLOps (boas práticas e ferramentas para CI/CD de modelos, versionamento de dados/modelos e monitoramento).
PyTorch para desenvolvimento, treinamento e experimentação de modelos de deep learning.
Impulser Professional
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