Detección que sobrevive a cámaras reales
Bounding boxes, clases y umbrales tratados como trabajo de producto, no un notebook YOLO que solo funciona en la carpeta de muestras del ingeniero.
Computer Vision · Detección · OCR · Imagen
Ingenieros computer vision que entregan sobre imágenes reales, no muestras
Una contratación computer vision no es «alguien que ejecutó un notebook YOLO». Los ingenieros de iQud entregan detección, OCR e inteligencia de imagen que sobreviven a cámaras reales, luz real y el siguiente dataset, no una demo que solo funciona en la carpeta de muestras del ingeniero.
- Detección y OCR sobre entradas reales
- Inteligencia de imagen en el workflow
- Eval y serving más allá del notebook
- Primer PR en aproximadamente una semana
Señales de entrega computer vision
- 5 dTiempo típico hasta el primer pull request
- CVImágenes reales, no demo de carpeta de muestras
- OCRDetección y extracción como trabajo de producto
- 2 sem.Cadencia de sprint con revisión de imágenes
Los asientos computer vision que realmente cubrimos
«Computer vision» no es un solo oficio. Emparejamos la superficie de producto que necesita, las mismas stacks detrás de las páginas Computer Vision, ML Development y MLOps de iQud.
01 02 OCR e imagen documental
Extracción de escaneos, fotos y formularios poseída en el repo, no un script Tesseract de un solo uso que nadie puede reentrenar tras el lanzamiento.
03 Inteligencia de imagen en salud y empresa
Analítica visual en el workflow (calidad, privacidad y revisión), no una demo que solo corre en un portátil con GPU.
04 Serving y eval más allá del notebook
Inferencia, latencia y casos de fallo poseídos como trabajo de producto, para que el siguiente feed de cámara no luche contra los pesos del trimestre pasado.
05 MLOps con los que el próximo job puede convivir
Datasets, versionado y monitoring tratados como trabajo poseído, no una diapositiva de «lo productionizaremos más tarde».
06 Cuando un asiento GenAI, AI / ML mixto o Python API es mejor
Un chatbot RAG, un mix training-NLP, o una flota FastAPI sin imágenes sigue queriendo otra contratación. Lo diremos en la llamada intro en vez de forzar un asiento solo vision.
Herramientas que abren el primer día
Cada tesela es una página de tecnología o servicio iQud. La franja de abajo es la stack computer vision que estos ingenieros ya entregan (OpenCV, YOLO, PyTorch, TensorFlow y las herramientas de serving alrededor), no LangChain, chatbots, ni el catálogo AI / ML completo.
De la llamada intro a un PR fusionado
Una contratación computer vision debe entregar un detector, un camino OCR o una eval sobre sus imágenes, no pasar dos meses de teatro de onboarding mientras la carpeta de muestras sigue siendo un rumor.
1 Mapear el hueco computer vision
Detección vs OCR vs analítica de imagen, madurez de datos, seniority, horas de solape, y qué es «listo en 30 días» sobre entradas reales.
2 Preseleccionar ingenieros reales
Emparejamos especialistas CV disponibles con su brief y compartimos trabajo relevante de detección, OCR o inteligencia de imagen.
3 Usted entrevista
Conozca a la persona que se unirá al standup. Valide cómo habla de un fallo de iluminación, un falso positivo, y del último modelo que realmente poseía más allá del notebook.
4 Primer sprint en sus herramientas
Acceso al repo, rutas de imagen y primer pull request, normalmente en una semana tras el go.
Empiece con un asiento. Crezca si el backlog lo dice.
La mayoría de los clientes incorporan primero un ingeniero computer vision. Un par o un split de superficie solo si el trabajo lo necesita de verdad.
Un ingeniero embebido
Un especialista CV se une a su squad, sigue a su lead y trabaja en sus rituales.
Ideal paraCerrar un hueco de detección u OCR sin un proceso de vendor nuevo
Asiento computer vision dedicado
Un owner estable para el detector, el camino OCR o el pipeline de imagen, con revisión sénior en el sprint.
Ideal paraUn producto que necesita un owner vision con nombre
Iniciativa computer vision delimitada
Una franja definida: un primer detector en producción, un camino de extracción OCR, o un workflow de imagen con contratos ya en movimiento.
Ideal paraUn hito al que pueda señalar, no un banco de investigación abierto
Tarifas de contratación computer vision, por escrito
Dos formas de staffar un ingeniero computer vision. Por hora para picos y tickets definidos. Un asiento mensual dedicado si quiere a alguien en el standup todos los días, a una tarifa efectiva más baja que dejar correr el reloj.
Contratar por hora
20 €/ hora
Capacidad computer vision flexible para picos de features, evals y tickets delimitados. Solo paga las horas trabajadas.
- Los mismos ingenieros computer vision que un asiento mensual
- Ideal para overflow, un fix de detector o una release única
- Empezar rápido, pausar cuando el pico acaba
- Facturado sobre horas reales, no un retainer
Mejor valor
Contratar por un mes
1840 €/ mes
Un ingeniero computer vision con nombre en su sprint, unas 160 horas de capacidad de inteligencia de imagen dedicada, con revisión sénior en la cadencia.
Un mes completo a 20 € es 3200 €. Este asiento es 1840 €.
- Ingeniero con nombre en el repo, rutas de imagen y standup
- Trabajo de detección, OCR o imagen en el mismo engagement
- Mes a mes. Sin compromiso anual.
- Más barato que las mismas horas facturadas a 20 €
Tarifas para ingenieros computer vision dedicados (detección, OCR, inteligencia de imagen, serving en producción). Mix de seniority y solape se confirman en la llamada intro. No cotizamos una stack que no entregamos ya.
Por qué los equipos de producto staffan computer vision aquí
Un desarrollador CV mediocre produce un notebook que funciona en su carpeta de muestras. Estos ingenieros producen una función que sobrevive a cámaras reales, luz real y su próxima release.
Trabajo de producto, no «quien puede ejecutar un notebook YOLO»
Viven en falsos positivos, iluminación, y por qué el miss de la semana pasada venía de un shift de distribución que debería haber poseído su propio check.
Su repo, sus imágenes, sus horas
Solape GIFT City con Europa y EE. UU. Las revisiones de imágenes ocurren en vivo cuando sus leads están en línea.
Ojos sénior en el sprint
Velocidad mid-level sin deuda de modelo sin supervisión. La revisión es parte del engagement, no un SKU extra.
Diez clientes por trimestre, a propósito
No hacemos girar un banco. La capacidad es limitada para que el ingeniero que entrevista sea el del standup.
Preguntas de contratación computer vision
Empiece con uno. La mayoría de los clientes incorporan un ingeniero CV sénior o mid, y luego añaden un par si el backlog de detección, OCR o imagen lo justifica.
Los tres cuando es trabajo de producto. Un asiento de detección posee boxes, clases y umbrales. Un asiento OCR posee extracción de escaneos y fotos. Un asiento de imagen posee analítica visual en workflows de salud o empresa. Solo preseleccionamos ingenieros en stacks que ya entregamos.
Eso es una contratación GenAI, una contratación AI / ML, o una contratación Python, no este asiento vision. Dígalo en la llamada intro y no impondremos un perfil detector a un brief RAG o API-only.
Después de mapear el rol y su OK, los primeros pull requests suelen aterrizar en una semana, más rápido si el repo, rutas de imagen y entorno de serving están listos.
Sí. GitHub, Jira, su CI, sus standups. No inventamos un proceso paralelo salvo que lo pida.
Por hora (20 €) es para picos y tickets definidos, solo paga las horas trabajadas. El asiento mensual (1840 €) es un ingeniero computer vision con nombre en su sprint, unas 160 horas de capacidad dedicada. El mismo mes facturado por hora sería 3200 €. Seniority y solape se confirman en la llamada intro.
Dé al producto un ingeniero computer vision que pueda entregar más allá del notebook
Díganos detección vs OCR vs imagen, y lo primero que quiere corriendo sobre entradas reales. Volveremos con un perfil con nombre, una ventana de arranque y un plan de dos semanas.