Engenheiro de Deep Learning Sênior; Análise de Imagens no Varejo

Position: Engenheiro(a) de Deep Learning Sênior (Análise de Imagens no Varejo)

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Deep Learning Sênior (Análise de Imagens no Varejo). 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.

Sobre a vaga:

Câmeras nas lojas e fotos tiradas por promotores alimentam um problema de visão: identificar produtos em gôndola, contar frentes, detectar ruptura e conferir se a precificação e o planograma foram seguidos. As imagens têm reflexo de iluminação, produtos parcialmente cobertos, embalagens que mudam a cada campanha e fotos feitas de ângulos ruins. Um modelo bom em dados limpos falha na loja real.

Você assume o ciclo completo do modelo de visão: definir o esquema de rótulos com quem conhece a gôndola, treinar detectores e classificadores em GPU, lidar com a cauda longa de produtos raros, converter para ONNX e otimizar para inferência rápida em servidor ou em dispositivo de borda. Cuida também do conjunto de teste, que deve incluir lojas, horários e câmeras que o treino não viu.

As medidas são as do domínio: precisão e cobertura por produto, erro de contagem de frentes, taxa de ruptura detectada contra auditoria presencial, latência por imagem e custo de inferência.

O que você vai fazer:

• Definir com operação de loja o esquema de rótulos e as regras de anotação
• Treinar modelos de detecção e classificação de produtos com PyTorch e Tensor Flow
• Tratar classes raras, embalagens novas e variações de iluminação com aumento de dados e amostragem
• Montar conjuntos de teste por loja, câmera e horário e medir a generalização
• Converter modelos para ONNX e otimizar a inferência em GPU
• Empacotar o serviço com Docker e medir latência e vazão
• Comparar o resultado do modelo com auditorias presenciais
• Planejar o ciclo de coleta de erros para retreino

Requisitos:

• Treino de redes de visão computacional em GPU com depuração de problemas de dados
• PyTorch ou Tensor Flow em nível avançado
• Redução de latência de inferência com ONNX, quantização ou técnica parecida
• Desenho de avaliação com métricas de detecção
• Docker e Git
• Capacidade de conduzir a anotação de dados com qualidade

Diferenciais:

• Experiência com TensorRT e implantação em borda
• Aprendizado com poucos exemplos para produtos novos
• Reconhecimento de texto em etiquetas de preço
• Estimação de incerteza para encaminhar imagens a revisão
• Conhecimento de operação de varejo físico

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Os experimentos são registrados e reproduzíveis, e a análise de erros é feita em conjunto com quem audita as lojas. Toda versão nova é comparada com a anterior no mesmo conjunto de teste. Na candidatura, informe a sua pretensão salarial.

Benefícios oferecidos pela empresa contratante:

• 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

Tecnologias envolvidas:

• Python
• Py Torch
• Tensor Flow
• CUDA
• ONNX
• Docker
• Git
• Visão computacional
• TensorRT

Seus dados:

tratados conforme a LGPD, com remoção a qualquer momento, a pedido.