Engenheiro(a) de Deep Learning Sênior (Detecção de Objetos em Vídeo no Jurídico)

confidential; United States; Remote; USD 140.000 - 200.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Ambiente colaborativo

Trabalhe de qualquer lugar

Conexão com times internacionais

TotalPass e Mediquo

Zusammenfassung

Vaga de Engenheiro(a) de Deep Learning Sênior para detecção de objetos em vídeo no jurídico é 100% remoto, com contratação CLT ou PJ, para cliente da Sylision sediado em São Paulo, Brasil. Você desenvolverá modelos que detectam e rastreiam objetos e pessoas em vídeos de perícias, gerando trechos com tempo, confiança e evidências para uso em contencioso.

Você rotulará conjuntos de vídeo, treinará detectores e rastreadores, aferirá métricas de precisão e revocação, e otimizará a inferência com

Qualifikationen

• Experiência em redes de visão com PyTorch ou TensorFlow.
• Treinamento em GPU e depuração de dados e convergência.
• Rotulagem, controle de qualidade de anotação e análise de erro.
• Cuidado com o uso de dados de imagem de pessoas e com a LGPD.

Aufgaben

• Montar e rotular conjuntos de vídeo por condição de luz, ângulo e compressão.
• Treinar detectores e rastreadores e comparar arquiteturas com o mesmo protocolo.
• Medir precisão, revocação e troca de identidade por condição de imagem.
• Gerar trechos candidatos com marca de tempo, confiança e quadro de evidência.
• Acelerar a inferência de horas de vídeo com ONNX e processamento por lote.
• Registrar versão do modelo, parâmetros e dados em cada análise para reprodução.
• Tratar privacidade de pessoas filmadas, com acesso restrito e prazo de retenção.
• Orientar o time em padrões de treino reprodutível e revisão de experimento

Kenntnisse

Visão computacional

Detecção e rastreamento

Treinamento em GPU

Tools

PyTorch

TensorFlow

ONNX

CUDA

Docker

Git

Jobbeschreibung

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Deep Learning Sênior (Detecção de Objetos em Vídeo no Jurídico).

Nível: senior.

Modelo de trabalho: 100% Remoto.

Contratação: tempo integral, CLT ou PJ.

Sobre a vaga:

Um grupo jurídico atende clientes em perícias, vistorias e produção de provas, e recebe horas de vídeo de câmeras de segurança de condomínios, de obras e de estabelecimentos para reconstruir um fato: quem entrou, quando um veículo saiu, se um equipamento de proteção foi usado. Hoje um analista assiste a tudo à mão. Você vai construir os modelos que detectam e rastreiam objetos e pessoas nesses vídeos e apontam os trechos relevantes.

O vídeo é ruim: baixa resolução, noite, chuva, ângulo estranho e compressão pesada. A tarefa exige detecção e rastreamento consistentes, com identidade mantida quando alguém passa atrás de um poste. Em prova, erro tem peso. Um falso positivo apresentado como fato é pior do que um trecho a menos, então o sistema devolve candidatos com confiança e marca de tempo, e a conclusão fica com o perito. O registro de cada versão do modelo e dos parâmetros usados também importa para explicar o método diante de uma contestação.

Você constrói o conjunto rotulado, treina em GPU, mede precisão e revocação por condição de imagem e otimiza a inferência para processar horas de vídeo em tempo aceitável, com custo controlado.

O que você vai fazer:

• Montar e rotular conjuntos de vídeo por condição de luz, ângulo e compressão
• Treinar detectores e rastreadores e comparar arquiteturas com o mesmo protocolo
• Medir precisão, revocação e troca de identidade por condição de imagem
• Gerar trechos candidatos com marca de tempo, confiança e quadro de evidência
• Acelerar a inferência de horas de vídeo com ONNX e processamento por lote
• Registrar versão do modelo, parâmetros e dados em cada análise, para reprodução
• Tratar privacidade de pessoas filmadas, com acesso restrito e prazo de retenção
• Orientar o time em padrões de treino reprodutível e revisão de experimento

Requisitos:

• Treino de redes de visão em PyTorch ou TensorFlow
• Detecção e rastreamento de objetos em vídeo, incluindo métricas próprias
• Treino em GPU e depuração de problemas de dados e convergência
• Otimização de modelos para inferência e processamento em lote
• Rotulagem, controle de qualidade de anotação e análise de erro
• Cuidado com o uso de dados de imagem de pessoas e com a LGPD

Diferenciais:

• Realce de imagem em baixa luz e remoção de ruído
• Reidentificação de pessoas e veículos entre câmeras
• Contato com perícia ou produção de prova digital
• Execução em borda ou em servidores de inferência otimizados

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Os resultados de cada versão do modelo são comparados em conjunto fixo, com exemplos de erro revisados em grupo. Todo experimento fica registrado de forma que outra pessoa o reproduza. Na candidatura, informe a sua pretensão salarial.

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.