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.
- 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, NumPy).
- 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.
- 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)
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- 💳 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;
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