Desenvolvedor(a) de Visão Computacional Sênior

<p><strong><span>Desenvolvedor(a) de Visão Computacional Sênior<br />São José dos Campos - SP | Híbrido - Prestação Serviços</span><br /><br />Sobre a ALTAVE </strong></p> <p>Proteger vidas e recursos com tecnologia: esse é o propósito da ALTAVE. </p> <p>Somos uma empresa brasileira de tecnologia fundada por engenheiros do ITA, com atuação nacional e internacional nos setores de óleo &amp; gás, mineração, segurança e inteligência artificial. Desenvolvemos soluções avançadas de IA e visão computacional para automação, monitoramento e tomada de decisão em ambientes críticos. </p> <p>Estamos em busca de um(a) Desenvolvedor(a) de Visão Computacional Sênior apaixonado(a) por tecnologia e inovação para integrar nosso time e impulsionar o desenvolvimento de nossas soluções de inteligência artificial. </p> <p>Buscamos alguém que não apenas treine modelos de IA, mas que queira transformar dados e algoritmos em um ecossistema escalável através de MLOps e engenharia de ponta, garantindo alta performance, segurança e impacto real no negócio. <br /><br /><strong>Sua Missão </strong></p> <p>Na ALTAVE, você atuará no desenvolvimento de soluções de visão computacional com impacto real na vida de pessoas e empresas. Seu trabalho incluirá desde a proposição de novos algoritmos de detecção até a criação de datasets e automação de pipelines de treinamento. </p> <p>Valorizamos profissionais com domínio de algoritmos clássicos e modernos de IA, especialmente Deep Learning, e que saibam escrever código limpo, testável e fácil de manter. </p> <p>Você também terá a chance de explorar o uso de LLMs como ferramenta de produtividade, apoio à curadoria de dados e validação de detecções geradas por modelos. <br /></p> <p><strong>O que você fará no dia a dia</strong></p> <ul> <li>Desenvolver e integrar soluções de visão computacional para diferentes cenários do mundo real </li> <li>Otimizar códigos e pipelines de soluções já desenvolvidas</li> <li>Propor e testar novos algoritmos de detecção e segmentação </li> <li>Automatizar pipelines de treinamento, validação e inferência de modelos </li> <li>Gerar e anotar datasets para treinamento, adotando postura proativa na solicitação de imagens a clientes, equipes internas e na busca de datasets públicos</li> <li>Ler e aplicar conhecimentos de artigos científicos do estado da arte</li> <li>Utilizar LLMs para auxiliar na geração de datasets e validação de resultados</li> <li>Garantir a qualidade do código com boas práticas, testes e revisão por pares</li> <li>Contribuir com melhorias contínuas nos processos de desenvolvimento e experimentação. </li> </ul> <p><strong>Requisitos obrigatórios </strong></p> <ul> <li>Formação Engenharia Elétrica, Eletrônica, Ciência da Computação ou afins</li> <li>Conhecimento em processamento de imagem e vídeo e Deep Learning aplicados à Visão Computacional</li> <li>Experiência com programação em Python</li> <li>Noções de testes automatizados de software</li> <li>Noções de Linux</li> <li>Experiência com frameworks de deep learning como Pytorch, Tensorflow e outros</li> <li>Versionamento de código com Git</li> <li>Boas práticas de programação e metodologias ágeis</li> <li>Inglês intermediário</li> </ul> <p><strong>Diferenciais que valorizamos </strong></p> <ul> <li>Pós-graduação, mestrado, doutorado ou publicações na área de visão computacional ou IA </li> <li>Experiência com computação em nuvem (AWS, GCP ou Azure) </li> <li>Conhecimento em LLM Prompting e uso de APIs de LLMs </li> <li>Noções de CI/CD (GitHub Actions, Jenkins, CircleCI, etc.) </li> <li>Noções de sistemas baseados em mensageria (RabbitMQ, MQTT, etc) </li> <li>Experiência com Docker</li> <li>Compressão de Vídeo e Imagem</li> <li>Experiência com NVIDIA DeepStream</li> </ul> <p><strong>Perfil que buscamos </strong></p> <ul> <li>Alto senso de ownership sobre as soluções, desde a investigação do problema até a entrega e evolução em produção</li> <li>Boa influência técnica e colaboração transversal </li> <li>Pragmatismo para equilibrar qualidade técnica, prazo e impacto no negócio </li> </ul> <p><strong>Resultados esperados nos primeiros meses  </strong><br /> <br />Primeiros 30 Dias (Onboarding &amp; Diagnóstico) </p> <ul> <li>Domínio do Stack &amp; Infraestrutura: Ambiente de desenvolvimento configurado e pipelines locais/cloud rodando sem gargalos.</li> <li>Compreensão do Negócio: Entendimento claro dos casos de uso críticos (óleo &amp; gás, mineração, segurança) e das métricas de desempenho exigidas para as câmeras/sensores de borda.</li> <li>Primeira Entrega (Quick Win): Resolução de bugs pequenos, otimização de scripts existentes ou melhorias em features existentes. </li> </ul> <p>60 Dias (Autonomia &amp; Entregas de Modelos) </p> <ul> <li>Aprimoramento de Modelos: Treinamento, validação e entrega de melhorias em modelos existentes, focando em redução de falsos positivos em ambientes industriais.</li> <li>Deploy e Edge AI: Colocação de pelo menos um pipeline otimizado rodando em ambiente de teste ou simulação de borda.</li> <li>Integração com Engenharia: Trabalho alinhado com o time de software/backend para servir as predições e os eventos de IA via mensageria ou APIs. </li> </ul> <p>90 Dias (Impacto &amp; MLOps) </p> <ul> <li>Solução End-to-End em Produção: Entrega e publicação de uma funcionalidade completa de Visão Computacional rodando de forma estável no cliente ou em campo.</li> <li>Robustez e Monitoramento: Implementação de testes automatizados e métricas de monitoramento para garantir baixa latência e resiliência a variações de iluminação/ambiente.</li> <li>Proatividade Técnica: Proposta de melhorias na arquitetura existente (ex.: otimização do pipeline de vídeo RTSP, redução de custo computacional em nuvem ou melhorias na pipeline de MLOps). </li> </ul> <p><br /><br /></p> <p> </p> <p> </p> <p> </p> <p> </p>