Engenheiro(a) de Deep Learning Sênior (OCR de Documentos em Meios de Pagamento)

confidential; United States; Remote; USD 150.000 - 210.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

TotalPass

Mediquo

Team Care

Ambiente colaborativo

Zusammenfassung

Confidencial, contratado pela Sylision, busca Engenheiro(a) de Deep Learning Sênior para lead de pipeline de leitura de documentos em meios de pagamento. O papel envolve detecção de documentos, localização de campos, reconhecimento de texto e validação cruzada para evitar fraudes.

A posição é 100% remota, contratação integral, com foco em acelerar leitura automática por meio de redes neurais, com latência baixa e custos por documento controlados. Incluir pretensão salarial na candidatura.

Qualifikationen

• Redes neurais para visão computacional com PyTorch ou TensorFlow.
• OCR e detecção de texto em imagens reais de baixa qualidade.
• Treino em GPU, aumento de dados e análise de erro por categoria.
• Redução de custo de inferência com ONNX, quantização ou técnica equivalente.
• Métricas de extração de informação por campo.
• Capacidade de decidir o desenho da solução e explicar a escolha a outras pessoas.

Aufgaben

• Montar e rotular conjuntos de imagens de documentos, com atenção a variação de câmera e de luz.
• Treinar modelos de detecção de documento e de localização de campos.
• Ajustar o reconhecimento de texto para fontes, carimbos e escrita à mão de documentos brasileiros.
• Implementar validações cruzadas, como dígito verificador e coerência entre campos.
• Detectar sinais de adulteração e de foto de tela e encaminhar para revisão.
• Reduzir o tempo de leitura por documento com quantização e exportação para ONNX.
• Definir limites de confiança que decidem leitura automática ou revisão humana.
• Medir acerto por campo e por tipo de documento e acompanhar em produção.

Kenntnisse

Deep Learning

Visão computacional

GPU training

Tools

PyTorch

TensorFlow

ONNX

CUDA

Docker

OCR

Jobbeschreibung

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Deep Learning Sênior (OCR de Documentos em Meios de Pagamento). 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 credenciamento de lojistas e na análise de risco, chegam fotos de documentos: documento de identidade, comprovante de endereço, contrato social, cartão CNPJ e extratos bancários. Imagens tiradas no celular vêm tortas, com sombra, dobras e reflexo. Hoje parte da leitura é digitação humana, que demora e erra. A leitura automática por redes neurais precisa extrair nome, número, datas e valores com poucos erros.

Você vai desenhar e treinar o pipeline de leitura: detecção e correção de perspectiva do documento, localização dos campos, reconhecimento de texto, e validação cruzada, como conferir o dígito verificador de um número de documento ou comparar o nome com outra fonte. Também deve cuidar das tentativas de fraude (documento adulterado ou foto de tela) e do desempenho: a leitura deve ocorrer em poucos segundos, com GPU compartilhada.

Mede-se o sucesso por acerto por campo, por taxa de documentos que precisam de revisão humana, por latência e por custo por documento lido.

O que você vai fazer:

• Montar e rotular conjuntos de imagens de documentos, com atenção a variação de câmera e de luz
• Treinar modelos de detecção de documento e de localização de campos
• Ajustar o reconhecimento de texto para fontes, carimbos e escrita à mão de documentos brasileiros
• Implementar validações cruzadas, como dígito verificador e coerência entre campos
• Detectar sinais de adulteração e de foto de tela e encaminhar para revisão
• Reduzir o tempo de leitura por documento com quantização e exportação para ONNX
• Definir limites de confiança que decidem leitura automática ou revisão humana
• Medir acerto por campo e por tipo de documento e acompanhar em produção

Requisitos:

• Redes neurais para visão computacional com PyTorch ou TensorFlow
• OCR e detecção de texto em imagens reais de baixa qualidade
• Treino em GPU, aumento de dados e análise de erro por categoria
• Redução de custo de inferência com ONNX, quantização ou técnica equivalente
• Métricas de extração de informação por campo
• Capacidade de decidir o desenho da solução e explicar a escolha a outras pessoas

Diferenciais:

• Modelos de entendimento de documentos que combinam texto e layout
• Detecção de fraude em imagens e documentos
• Noção de LGPD e de retenção de imagens de documentos
• Experiência com rotulação em escala e controle de qualidade de anotação
• Implantação em fila de processamento de imagens

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em Minas Gerais. Os experimentos são registrados com dados e configuração, e a análise de erro é feita sobre imagens reais, em conjunto. Uma nova versão de modelo só vai a produção depois de revisão do desenho e de comparação com a atual em amostra separada. 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
• OCR
• Visão computacional
• Git

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