Engenheiro(a) de Deep Learning Sênior (Detecção de Objetos em Vídeo no E-commerce)

confidential; United States; A distancia; USD 150.000 - 210.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Sylision está recrutando para Engenheiro(a) de Deep Learning Sênior (Detecção de Objetos em Vídeo no E-commerce). A vaga é 100% remota, com contratação CLT ou PJ, para cliente confidencial. O desafio envolve detecção em vídeo em tempo real na borda, com variabilidade de iluminação e ruído de imagens.

Você treinará, otimizará e implantará modelos com quantização, TensorRT e ONNX, avaliando mAP, precisão, revocação e latência por câmera, com ciclo contínuo de melhoria e monitoramento em produção.

Formación

• Detecção e rastreamento de objetos com PyTorch.
• Treino em GPU e análise de erro por classe.
• Otimização de inferência com quantização e TensorRT.

Responsabilidades

• Montar o conjunto rotulado de vídeo, incluindo casos difíceis de oclusão e reflexo.
• Treinar detectores e rastreadores e comparar arquiteturas por métrica e latência.
• Otimizar para inferência com quantização e TensorRT dentro do orçamento por quadro.
• Definir limiares por classe, equilibrando falso alarme e falha de detecção.
• Medir o desempenho por turno e por câmera.
• Criar o ciclo de coleta de erros em produção e reaprendizado.
• Implantar em equipamento de borda com monitoramento e retorno de versão.
• Documentar o guia de rotulação e o protocolo de avaliação.

Conocimientos

Detecção de objetos

Rastreamento de objetos

Processamento de vídeo

Inferência em GPU

Herramientas

TensorRT

ONNX

CUDA

Docker

Git

OpenCV

Descripción del empleo

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Deep Learning Sênior (Detecção de Objetos em Vídeo no E-commerce). 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:

No centro de distribuição de uma loja virtual, os volumes passam em esteiras sob câmeras. Contar caixas, identificar embalagens amassadas, ler etiquetas fora de posição e detectar pacote caído antes que trave a linha é trabalho que hoje depende de olhos humanos. Você vai criar e colocar em produção os modelos de detecção de objetos em vídeo que fazem isso em tempo real.

As condições são duras: luz que muda ao longo do dia, reflexo de plástico, caixas empilhadas que se ocultam, esteira em velocidade variável e quadros com borrão. Um falso alarme para a linha; uma falha deixa passar volume danificado até o cliente. Por isso se mede precisão e revocação por classe, taxa de falsos alarmes por hora e latência de ponta a ponta no equipamento de borda.

O modelo roda em GPU na própria unidade, com orçamento fixo de milissegundos por quadro, o que exige otimização séria e um ciclo contínuo de novos exemplos difíceis.

O que você vai fazer:

• Montar o conjunto rotulado de vídeo, incluindo casos difíceis de oclusão e reflexo
• Treinar detectores e rastreadores e comparar arquiteturas por métrica e latência
• Otimizar para inferência com quantização e TensorRT dentro do orçamento por quadro
• Definir limiares por classe, equilibrando falso alarme e falha de detecção
• Medir o desempenho por turno e por câmera
• Criar o ciclo de coleta de erros em produção e reaprendizado
• Implantar em equipamento de borda com monitoramento e retorno de versão
• Documentar o guia de rotulação e o protocolo de avaliação

Requisitos:

• Detecção e rastreamento de objetos com PyTorch
• Treino em GPU e análise de erro por classe
• Otimização de inferência: quantização, ONNX e TensorRT
• Processamento de vídeo e OpenCV
• Métricas de detecção, como mAP, precisão e revocação
• Implantação em Docker em equipamento com recursos limitados
• Orientação de pessoas e definição de padrão técnico

Diferenciais:

• Ter trabalhado com câmeras industriais
• Conhecer treino semi-supervisionado ou aprendizado ativo
• Experiência com ambiente de borda e consumo de energia
• Noção de calibração de câmera
• Gosto por tratar o problema de dados antes do de modelo

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Cada versão de modelo é avaliada em um conjunto separado de vídeos de turnos diferentes antes de ir à unidade, com revisão de outra pessoa de visão. O acompanhamento é por painel de falsos alarmes e latência.

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
• TensorRT
• ONNX
• CUDA
• OpenCV
• Docker
• Rastreamento de objetos
• Git

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