1. Resumo da Posição
Buscamos uma pessoa especialista em Visão Computacional para assumir a liderança técnica da frente de IA, responsável por definir arquiteturas, direcionar tecnologia e apoiar times multidisciplinares no desenvolvimento e evolução de soluções avançadas de processamento e análise de imagens e vídeos em contextos operacionais reais.

A posição é híbrida, com 3 dias presenciais e 2 remotos, na região central do Rio de Janeiro.

2. Responsabilidades e Atribuições
Liderar tecnicamente o desenho e evolução de arquiteturas de soluções de IA e visão computacional.
Definir abordagens, frameworks e estratégias para problemas complexos envolvendo detecção, segmentação, rastreamento e classificação de eventos.
Projetar pipelines robustos de treinamento, validação, inferência e monitoramento de modelos.
Estruturar e supervisionar datasets de imagens e vídeos, garantindo qualidade, rastreabilidade e representatividade dos dados.
Conduzir análises de performance, tuning de modelos e otimizações de inferência em ambiente produtivo.
Apoiar tecnicamente times multidisciplinares em temas de IA aplicada, MLOps e arquitetura de soluções.
Participar de decisões técnicas e direcionamento tecnológico da frente de inovação.
Garantir aderência a requisitos de segurança, escalabilidade e conformidade com LGPD.
Avaliar tendências, novas tecnologias e oportunidades de aplicação de IA no contexto operacional.

3. Requisitos Obrigatórios
Experiência sólida com desenvolvimento e implantação de soluções de Visão Computacional em produção.
Domínio avançado de Python para pipelines de processamento, treinamento e inferência.
Experiência prática com OpenCV para manipulação e pré-processamento de imagens e vídeos.
Conhecimento avançado em arquiteturas de detecção e rastreamento, como a família YOLO.
Vivência com treinamento, validação e otimização de modelos de deep learning.
Capacidade comprovada de tomada de decisão técnica e condução de temas complexos de engenharia.
Experiência com versionamento utilizando Git e boas práticas de colaboração em time.
Formação superior completa em Ciência da Computação, Engenharia da Computação ou áreas correlatas.

4. Requisitos Diferenciais
MLOps — boas práticas e ferramentas para CI/CD de modelos, versionamento e monitoramento em produção.
PyTorch para desenvolvimento, treinamento e experimentação de modelos de deep learning.
Experiência com processamento de vídeo em tempo real.
Conhecimento em infraestrutura para IA e aceleração de inferência (TensorRT, ONNX, quantização).
Vivência em ambientes de inovação aplicada ou pesquisa aplicada.