Cientista de Dados | Visão Computacional - São José dos Campos

• 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)

• 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.

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