Cientista de Dados | Visão Computacional - São José dos Campos

Geopixel; São José dos Campos; On-site; BRL 120,000 - 210,000; Full time

Benefits offered by this job

Bradesco Saúde

Bradesco Dental

Seguro de Vida

Job summary

A Geopixel está contratando um(a) Cientista de Dados para liderar tecnicamente o desenvolvimento, treinamento e evolução contínua dos modelos de detecção e classificação de imagens.

Especificar, treinar e avaliar modelos (PyTorch/Torchvision), conduzir a curadoria de datasets e coordenar a equipe de rotulagem, com foco em métricas como Recall e Acurácia. O papel envolve colaboração com equipes de produto e hardware para viabilizar o pipeline de processamento.

Qualifications

• Formação em Ciência da Computação, Engenharia, Geoprocessamento, Estatística ou áreas correlatas.
• Experiência sólida em Visão Computacional e Deep Learning com PyTorch/TensorFlow.
• Experiência com detecção de objetos (ex.: Faster R-CNN, YOLO) e/ou classificação de imagens.
• Conhecimento de Python e bibliotecas de processamento de imagem (OpenCV, PIL, NumPy).
• Experiência com datasets de imagens e validação (train/test split, data augmentation).
• Vivência em ambientes de nuvem com GPU (Azure) é desejável.
• Perfil analítico e capacidade de comunicar resultados técnicos.

Responsibilities

• Especificar, treinar e avaliar modelos de detecção de objetos e de classificação de imagens.
• Coordenação da construção e curadoria de datasets para treinamento.
• Supervisionar a equipe de rotulagem garantindo qualidade das anotações.
• Definir estratégias de pré-processamento de imagens de alta resolução.
• Avaliar desempenho de modelos através de métricas como Recall, Precision e Acurácia.
• Desenvolver e calibrar algoritmos de pós-processamento e tracking.

Skills

Visão computacional

Deep learning

Python

Experimentação

Education

Formação em Ciência da Computação, Engenharia, Geoprocessamento, Estatística ou áreas correlatas

Tools

PyTorch

TensorFlow

OpenCV

PIL

NumPy

Job description

Job description

A Geopixel está contratando um(a) Cientista de Dados para liderar tecnicamente o desenvolvimento, treinamento e evolução contínua dos modelos de detecção e classificação de imagens.

Main responsibilities

• Especificar, treinar e avaliar modelos de detecção de objetos e de classificação/subclassificação de imagens em PyTorch/Torchvision.
• Conduzir a construção e curadoria de bancos de dados de imagens (datasets) para treinamento, incluindo definição de amostragem, organização de classes e balanceamento de exemplos entre categorias.
• Coordenar e revisar o trabalho da equipe de rotulagem, garantindo qualidade e consistência das anotações.
• Definir e ajustar estratégias de pré-processamento de imagens de alta resolução (downscaling, máscaras, divisão de imagens panorâmicas em regiões de interesse).
• Avaliar desempenho de modelos por meio de métricas como Recall, Precision e Acurácia, analisando matrizes de confusão e propondo ações de melhoria contínua.
• Desenvolver e calibrar algoritmos de pós-processamento, como o script de tracking/remoção de redundâncias (agrupamento, associação por distância, controle de gap temporal).
• Conduzir testes comparativos entre arquiteturas de redes neurais e bibliotecas, considerando licenciamento, desempenho e viabilidade de uso comercial.
• Expandir o catálogo de alvos e subclasses do projeto, incorporando novas categorias com base em benchmarking
• Documentar tecnicamente os modelos, fluxos de dados e resultados de experimentos (ex.: relatórios técnicos, especificações de arquitetura).
• Colaborar com as equipes de integração de hardware e de desenvolvimento de produto (software) na definição de requisitos para o pipeline de processamento
• Propor e validar métodos de transformação de coordenadas de imagem para coordenadas geográficas (georreferenciamento das detecções)

Requirements and skills

• Formação em Ciência da Computação, Engenharia, Geoprocessamento, Estatística, Matemática Aplicada ou áreas correlatas.
• Sólida experiência em Visão Computacional e Deep Learning, com domínio prático de PyTorch (ou TensorFlow).
• Experiência com treinamento e avaliação de modelos de detecção de objetos (ex.: Faster R-CNN, YOLO) e/ou classificação de imagens (ex.: ConvNeXt, ResNet).
• Conhecimento avançado em Python e bibliotecas de processamento de imagem (OpenCV, PIL, NumX).
• Experiência na construção, organização e versionamento de datasets de imagens para treinamento de modelos.
• Familiaridade com métricas de avaliação de modelos (Recall, Precision, matriz de confusão) e boas práticas de validação (split treino/teste, data augmentation).
• Vivência com ambientes de nuvem para treinamento com GPU (ex.: Azure) é desejável.
• Perfil analítico, autonomia para conduzir experimentos e capacidade de comunicar resultados técnicos de forma clara.

Additional information

• Flash | Benefícios flexíveis;
• Bradesco Dental | Convênio odontológico;
• Bradesco Saúde | Convênio médico;
• Seguro de Vida | Zurich;
• Conlife | Convênios e descontos em farmácias;
• Villa Turismo | Agência de viagens e passagens;
• Guapeco | Convênio pet;
• Moodar | Suporte à saúde emocional e terapia;
• Sesc | Acesso a lazer, cultura e esportes;
• Wellhub | Planos com descontos e inclusões de dependentes;
• Ginástica Laboral | Aulas presenciais e online duas vezes por semana;
• Programa de Indicação | Premiação financeira por talentos indicados;
• Empório Nestlé | Descontos exclusivos em produtos;
• Day Off | Folga no mês do aniversário;
• Univap | Desconto em educação básica e ensino superior;
• FGV | Desconto em cursos de pós-graduação e MBA.