Descrição Geral

Estamos buscando um(a) cientista de dados pleno para atuar na implementação e operação de modelos de ia com foco em visão computacional. O profissional será responsável por treinar, integrar e manter modelos em produção, além de apoiar o desenvolvimento de membros júnior. Responsabilidades: - Treinar modelos de detecção de fumaça com os frameworks pytorch ou tensorflow, aplicando boas práticas de organização de código e versionamento com apoio do time - Monitorar o desempenho dos modelos treinados, realizando ajustes que melhorem sua precisão e estabilidade ao longo do tempo - Implementar rotinas de pós-Processamento dos modelos de ia, como controle de câmeras e aplicação de filtros, garantindo alinhamento com a lógica do sistema - Colaborar com o time em revisões e melhorias contínuas, buscando aprendizado ativo sobre mlops e integração de modelos em ambiente real - Integrar soluções de ia ao software da empresa em parceria com as áreas de engenharia e produto, garantindo aderência às necessidades do negócio e qualidade técnica - Desenvolver algoritmos de geolocalização baseados em dados de câmeras e modelos digitais de elevação, contribuindo com precisão na detecção e localização de eventos - Criar e manter pipelines completas de mlops, com foco em reprodutibilidade e escalabilidade dos experimentos - Contribuir em projetos de pesquisa aplicada, trazendo inovações e soluções viáveis a partir de estudos recentes da área - Contribuir para o desenvolvimento profissional de membros júnior, apoiando com feedbacks técnicos, orientação contínua e acompanhamento de desempenho durante os ciclos de entrega Conhecimentos técnicos necessários: - Frameworks: pytorch ou tensorflow - Visão computacional: processamento de imagens, controle de câmeras, aplicação de filtros, pós-Processamento de saídas de modelo - Geolocalização: algoritmos que utilizam dados de câmeras e modelos digitais de elevação - Mlops: construção e manutenção de pipelines completas, reprodutibilidade e escalabilidade dos experimentos - Integração de ia ao software em parceria com engenharia e produto - Pesquisa aplicada: aplicação de estudos recentes da área Habilidades: - Trabalho colaborativo em equipe - Organização de código e versionamento - Foco em precisão e estabilidade de modelos - Comunicação e orientação técnica para membros júnior.