* Salário: R$ 3.000 a R$ 6.000 por mês (estimado)
* O valor exibido é uma estimativa calculada com base em dados públicos e referências do mercado. Não garantimos que este seja o salário oferecido para esta vaga específica.
Área: Tecnologia da Informação
Nível: Junior
Responsabilidades:
- Desenvolver, treinar e validar modelos de IA/ML (classificação, detecção e segmentação) para imagens médicas e imagens naturais.
- Construir pipelines de dados (pré-processamento, normalização, registro, augmentation) em Python usando PyTorch/TensorFlow.
- Explorar e adaptar frameworks de referência para segmentação médica e geral, como nnU-Net (treino, pós-processamento e avaliação).
- Converter e otimizar modelos (PyTorch/TensorFlow → ONNX) e implementar inferência com ONNX Runtime integrada a aplicações C++/Java e serviços Python.
- Acelerar a inferência em GPUs NVIDIA via TensorRT (FP16/INT8) quando aplicável a produção.
- Aplicar noções de processamento de imagens (filtros, morfologia, equalização, registro) no pré/pós-processamento.
- Desenvolver interfaces e ferramentas de apoio (visualização/rotulador) em JavaFX (FXML) e/ou C++/Qt.
- Prototipar e integrar LLMs para chatbots/assistentes (incluindo RAG e agentes) quando necessário.
- Colaborar com os times de software para empacotamento e monitoramento dos modelos.
Requisitos:
- Superior completo em Engenharia Mecatrônica, Elétrica, Eletrônica, Computação, informática biomédica ou áreas correlatas.
- Programação sólida em Python e fundamentos de visão computacional; OpenCV desejável.
- Conhecimento prático de TensorFlow ou PyTorch para treinamento e inferência.
- Noções de C++ e/ou Java para integrar inferência em produção (ex.: via ONNX Runtime); familiaridade com CUDA/TensorRT será diferencial.
- Conhecimento de Git/GitHub, SQL e Excel para organização de dados e resultados.
- Boa leitura de inglês técnico (papers, documentação).
- Disponibilidade para atuar 100% presencial em Ribeirão Preto/SP
Desejáveis:
- Experiência com MONAI e nnU-Net em segmentação 2D/3D.
- Experiência com conversão/otimização (ONNX, quantização FP16/INT8) e instrumentação de desempenho em GPU (TensorRT).
- Experiência prática com LLMs (fine-tuning, serving, Transformers) e orquestração (LangChain/RAG).
Nossos Benefícios:
- Vale Alimentação 🛒
- Restaurante na empresa🍽️
- Convênios Médicos e Odontológicos 🩺
- Vale Transporte 🚌
- Seguro de Vida ❤️
- PPR anual 💰
- Gympass 🏋️♀️
- Apoio em curso de idiomas 🌍