Engenheiro de Deep Learning Sênior; Detecção de Objetos em Vídeo no Mercado

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Deep Learning Sênior (Detecção de Objetos em Vídeo no Mercado
. A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision.

Nível: senior.

Modelo de trabalho: 100% Remoto.

Contratação: tempo integral, CLT ou PJ.

O vídeo de apresentação do imóvel virou peça central do anúncio, e boa parte do trabalho manual de curadoria deveria sair de lá. Seu problema é detectar, quadro a quadro, o que aparece: ambientes, piscina, churrasqueira, móveis planejados, estado de acabamento, e também o que não pode ir ao ar, como rosto de morador, placa de carro e documento sobre a mesa.

Vídeos de drone em obra e em condomínio entram na mesma fila.

As dificuldades são concretas. Iluminação ruim em ambiente interno, espelho que duplica objetos, câmera em movimento e imóvel vazio contra imóvel decorado mudam muito a aparência. Um falso negativo na desfocagem de rosto é um problema de privacidade, então esse erro pesa mais que qualquer outro e tem limite próprio.

Você vai definir o que é acerto: média de precisão por classe, revocação mínima para as classes sensíveis e tempo de processamento por minuto de vídeo. Como a fila cresce nos dias de lançamento, a inferência precisa ser eficiente em GPU e previsível em custo.

• Desenhar o conjunto de classes e o guia de rotulagem com quem faz a curadoria dos anúncios
• Treinar e comparar detectores em PyTorch, escolhendo pelo custo de inferência e não só pela precisão
• Montar o pipeline de vídeo: amostragem de quadros, rastreamento entre quadros e consolidação por cena
• Garantir revocação alta na detecção de rosto e de placa para desfocagem automática
• Exportar para ONNX, quantizar e medir ganho de vazão em GPU
• Criar conjunto de teste congelado por tipo de imóvel e por condição de luz
• Orientar a equipe sobre rotulagem ativa e revisão dos erros mais caros

• Treino de redes de detecção de objetos do início ao fim, com aumento de dados e ajuste de limiar
• PyTorch com domínio de dataloaders e laços de treino próprios
• Leitura de métricas de detecção:
  IoU, precisão média, curva de precisão e revocação
• Otimização de inferência: ONNX, quantização, lote dinâmico
• Processamento de vídeo e rastreamento de objetos
• Capacidade de decidir desenho e padrão de qualidade e de orientar outras pessoas
• Cuidado com dados pessoais em imagem, à luz da LGPD

• CUDA ou perfilamento de GPU para achar gargalo
• Aprendizado semi supervisionado ou rotulagem ativa
• Vídeo de drone ou de câmera em movimento
• Segmentação de instância para medir área de ambiente
• Experiência com TensorRT ou runtime equivalente

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Quem decide arquitetura registra a decisão por escrito, com o dado que a sustenta, e outra pessoa revisa antes de virar padrão. Resultados de modelo são acompanhados por classe, e queda de revocação em classe sensível vira incidente com análise posterior. Na candidatura, informe a sua pretensão salarial.

• Ambiente colaborativo, com senso de comunidade e conquistas celebradas em equipe
• Trabalhe de qualquer lugar, com liberdade e flexibilidade
• Conexão global: convivência com times de diferentes países e culturas
• Apoio à saúde física com Total Pass e Mediquo
• Cuidado com a saúde mental pelo programa Team Care
• Contratação e jornada definidas com a empresa contratante

• Python
• Py Torch
• Tensor Flow
• CUDA
• ONNX
• Docker
• Detecção de objetos
• Visão computacional
• Git

Seus dados: tratados conforme a LGPD, com remoção a qualquer momento, a pedido.