Engenheiro(a) de Deep Learning Pleno (Detecção de Objetos em Vídeo em Mobilidade Urbana)

confidential; United States; Remote; USD 22,000 - 33,000; Full time

Benefits offered by this job

Ambiente colaborativo

Liberdade e flexibilidade

Conexão global

Apoio à saúde física

Saúde mental Team Care

Contratação com CLT/PJ

Job summary

Sylision procura Engenheiro(a) de Deep Learning Pleno para trabalhar com detecção de objetos em vídeo na mobilidade urbana, incluindo treinamento, avaliação com métricas de domínio, e implantação em dispositivos de borda com quantização para ONNX/TensorRT. Trabalho 100% remoto, contratado CLT ou PJ.

A vaga exige autonomia, experiência com PyTorch/TensorFlow, CUDA, e ferramentas de empacotamento como Docker e Git; foco em qualidade de dados e privacidade conforme LGPD.

Qualifications

• Experiência com detecção de objetos e rastreamento em vídeos.

Responsibilities

• Preparar conjuntos de vídeo rotulados, com amostragem dos casos difíceis.

Skills

Detecção de objetos e rastreamento em

Autonomia e entrega independente

Otimização de inferência

Análise de métricas (mAP)

Tools

PyTorch

TensorFlow

CUDA

ONNX

TensorRT

Docker

Git

Job description

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Deep Learning Pleno (Detecção de Objetos em Vídeo em Mobilidade Urbana). A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision.

Nível: pleno.

Modelo de trabalho: 100% Remoto.

Contratação: tempo integral, CLT ou PJ.

Sobre a vaga:

Uma empresa de mobilidade urbana tem câmeras em ônibus, estações e cruzamentos. Você vai treinar redes neurais para detectar e acompanhar objetos no vídeo: pessoas na plataforma, veículos em faixa exclusiva, bicicletas e patinetes, pontos de superlotação. A saída alimenta a operação em tempo quase real.

O vídeo traz dificuldades concretas. Noite e chuva, câmera suja, pessoas pequenas e longe, oclusão em horário de pico, e a mesma pessoa que some e reaparece em outro quadro. Os dados rotulados precisam ser escolhidos com cuidado, porque rotular vídeo é caro, e rostos e placas exigem tratamento para a proteção de dados. O detector e o rastreador são avaliados juntos, com métricas como mAP e a consistência das identidades ao longo do tempo.

No equipamento da borda, a rede precisa rodar em dezenas de quadros por segundo com GPU limitada, o que pede quantização, poda e exportação para ONNX ou TensorRT. O sucesso é medido pela contagem correta nos casos difíceis, pela latência por quadro e pelo comportamento da rede quando a luz muda.

O que você vai fazer:

• Preparar conjuntos de vídeo rotulados, com amostragem dos casos difíceis
• Treinar detectores e rastreadores em GPU e comparar arquiteturas
• Avaliar com mAP, erros de identidade e análise por condição de luz e clima
• Otimizar a inferência com quantização e exportação para ONNX ou TensorRT
• Implantar em dispositivos de borda e medir quadros por segundo
• Tratar rostos e placas conforme as regras de proteção de dados
• Monitorar a queda de qualidade em produção e planejar o retreino

Requisitos:

• Autonomia para entregar uma frente de visão computacional do dado ao dispositivo
• PyTorch ou TensorFlow no dia a dia
• Detecção de objetos e rastreamento em vídeo
• Avaliação com métricas do domínio e análise de erros
• Noções de otimização de inferência e de uso de GPU
• Docker e Git

Diferenciais:

• Treino com dados sintéticos ou aumento de dados específico para clima e luz
• Uso de TensorRT ou OpenVINO
• Aprendizado semissupervisionado para reduzir o custo de rotular
• Anonimização de imagens
• Atuação com câmeras de transporte ou de trânsito

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Os experimentos ficam registrados com versão de dados, de código e de métricas. A revisão de código vale para treino e implantação, e o time analisa juntos os vídeos em que a rede errou, toda semana.

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 TotalPass e Mediquo
• Cuidado com a saúde mental pelo programa Team Care
• Contratação e jornada definidas com a empresa contratante

Tecnologias envolvidas:

• Python
• PyTorch
• TensorFlow
• CUDA
• ONNX
• Docker
• Git
• Visão computacional
• Rastreamento de objetos

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