Engenheiro de IA – Visão Computacional

Sobre a função

Estamos contratando um entusiasta estagiário de engenharia de IA com grande interesse em visão computacional para se juntar à nossa equipe na GIFT City. Você obterá experiência prática em design, treinamento, otimização e implantação de sistemas de IA baseados em visão usados ​​em saúde, fintech, manufatura, automação de varejo e aplicativos empresariais.

Este estágio é ideal para alunos que desejam exposição real ao desenvolvimento de IA, conjuntos de dados em grande escala e construção de modelos de nível de produção para casos de uso globais.

Principais responsabilidades:

• Desenvolva, treine e otimize modelos de visão computacional para detecção de objetos, segmentação, OCR, detecção de anomalias, extração de sinais vitais baseada em rPPG e análise de vídeo personalizada.
• Crie pipelines de dados robustos para fluxos de trabalho de ingestão, limpeza, aumento e anotação de imagens/vídeos.
• Execute a avaliação do modelo usando métricas padrão, como mAP, IoU, F1, precisão, recall, latência e exatidão.
• Implante modelos em produção usando TensorFlow, PyTorch, ONNX Runtime ou OpenVINO.
• Desenvolva APIs de inferência escalonáveis ​​e integre modelos com sistemas backend.
• Implemente técnicas de otimização de modelo, incluindo quantização, poda, destilação e aceleração de GPU.
• Pesquise e experimente arquiteturas modernas como Transformers, variantes YOLO, híbridos RNN/CNN e modelos móveis leves.
• Colabore com equipes de DevOps para conteinerizar cargas de trabalho de inferência usando Docker e implantar em plataformas de nuvem.
• Documente experimentos, resultados e práticas recomendadas de forma clara para equipes internas e clientes.

Habilidades necessárias

• Forte proficiência em Python e frameworks de aprendizagem profunda (PyTorch ou TensorFlow).
• Sólida compreensão de algoritmos de aprendizado de máquina e fundamentos de visão computacional.
• Experiência com OpenCV, NumPy e pré-processamento de imagem/vídeo.
• Experiência prática com conjuntos de dados, anotações e design de pipeline de CV.
• Capacidade de treinar, validar e ajustar modelos de aprendizagem profunda.
• Familiaridade com a implantação de cargas de trabalho de ML em ambientes de nuvem ou contêineres.
• Boas habilidades analíticas e de depuração.

Habilidades interessantes

• Experiência com YOLOv7/8, Detectron2, MediaPipe, OpenVINO ou ONNX Runtime.
• Exposição à extração de sinal rPPG, estimativa de sinais vitais e biometria baseada em vídeo.
• Compreensão das ferramentas e práticas MLOps.
• Conhecimento de serviços AWS, GCP ou Azure ML.
• Experiência com otimização de GPU e ajuste de desempenho de modelo em tempo real.