Engenheiro de Deep Learning Sênior; Análise de Imagens em Telecom

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Deep Learning Sênior (Análise de Imagens em Telecom). 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:

Equipes de campo de telecom fotografam antenas, torres, caixas de emenda e instalações em casa de cliente. Hoje essas fotos são revisadas à mão para dizer se a antena está desalinhada, se a ferragem está oxidada, se o cabo está solto ou se o técnico instalou o equipamento fora do padrão. É lento, e a qualidade da revisão varia de pessoa para pessoa.

Você vai treinar redes de visão para detectar e classificar esses elementos e defeitos. Isso envolve montar o conjunto de imagens e a regra de rotulagem com os especialistas, lidar com classes raras, como corrosão em estágio inicial, e com foto ruim, como contraluz, tampa suja e ângulo errado. Também envolve escolher a arquitetura, treinar em GPU e levar a inferência para um servidor e, quando possível, para o próprio celular do técnico.

A métrica de sucesso é a do domínio: revocação nos defeitos que geram falha de rede, precisão suficiente para não encher a fila do revisor e tempo de resposta compatível com o técnico ainda estar no local.

• Definir com especialistas a taxonomia de defeitos e o guia de rotulagem
• Montar e versionar o conjunto de imagens, com controle de qualidade da rotulagem
• Treinar modelos de detecção e de segmentação em GPU
• Tratar classes raras com aumento de dados e reponderação
• Avaliar por classe, com análise de erro nos casos de foto ruim
• Otimizar o modelo com quantização e ONNX para servidor e celular
• Medir o tempo de resposta e o consumo de recursos na inferência
• Estabelecer o ciclo de retorno do revisor para retreinar o modelo

• Visão computacional com PyTorch ou Tensor Flow: detecção, classificação e segmentação
• Treino em GPU com experimento reproduzível e acompanhamento
• Avaliação por classe, com leitura de matriz de confusão e análise de erro
• Otimização de modelo para inferência: quantização, exportação e perfil de latência
• Condução da qualidade de rótulos junto com especialistas
• Decisão técnica de arquitetura e orientação de colegas

• Inferência em dispositivo móvel
• Aprendizado com poucos exemplos ou com rótulos fracos
• Conhecimento de infraestrutura de torre e de rede de acesso
• Imagens de drone ou de ortofoto
• Ferramenta de rotulagem com revisão em duas etapas

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em Minas Gerais. O time mantém um registro dos experimentos e revisa cada modelo candidato com exemplos de erro, não só com métricas. O retorno do revisor de campo alimenta a próxima rodada de treino. 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
• Visão computacional
• Detecção de objetos
• ONNX
• CUDA
• Docker
• Segmentação

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