Engenheiro(a) de IA e Redes Neurais para Visão Computacional

Engenheiro(a) de IA e Redes Neurais para Visão Computacional A Sizebay é referência em inovação e tecnologia, dedicada a transformar dados complexos em soluções inteligentes. Nosso time atua na vanguarda das tecnologias de inteligência artificial e visão computacional, desenvolvendo produtos e serviços que impactam positivamente a vida das pessoas. Se você é apaixonado(a) por desafios tecnológicos e deseja trabalhar em um ambiente dinâmico e colaborativo, essa vaga é para você Resumo da Posição Procuramos um(a) Engenheiro(a) de Visão Computacional e Redes Neurais Generativas com sólida experiência em deep learning e processamento de imagens para desenvolver e otimizar modelos de classificação e geração de imagens. O profissional atuará na criação de pipelines robustos e inovadores, utilizando tecnologias de ponta, como DINOv2, CLIP da OpenAI, modelos de difusão (incluindo Stable Diffusion e Flux), além de integrar soluções baseadas em bancos de dados de vetores e algoritmos de recomendação utilizando embeddings. Responsabilidades Desenvolvimento de Modelos Projetar, desenvolver e implementar modelos de classificação baseados em imagem utilizando técnicas avançadas de deep learning e computer vision. Desenvolver e ajustar redes neurais generativas para criação de imagens, com ênfase em modelos de difusão e abordagens inovadoras como Stable Diffusion e Flux. Processamento e Análise de Dados Criar e otimizar pipelines de pré-processamento de dados visuais, garantindo a qualidade e consistência das entradas para os modelos. Aplicar técnicas de embeddings e representações semânticas para melhorar a acurácia e eficiência dos modelos. Integração de Tecnologias de Ponta Integrar e adaptar arquiteturas avançadas, como DINOv2 e CLIP da OpenAI, em projetos e soluções personalizadas. Implementar e otimizar o uso de bancos de dados de vetores para armazenamento e consulta de embeddings. Desenvolver e implementar algoritmos de recomendação baseados em bancos de dados vetoriais e embeddings, promovendo soluções de recomendação eficientes e personalizadas. Colaboração e Comunicação Trabalhar em conjunto com equipes multidisciplinares (data science, engenharia, produto) para entender requisitos e transformar desafios em soluções práticas. Documentar processos, metodologias e resultados de forma clara, garantindo a replicabilidade e a transferência de conhecimento dentro do time. Pesquisa e Inovação Manter-se atualizado(a) com as últimas tendências e avanços na área de visão computacional, redes neurais generativas e sistemas de recomendação. Propor melhorias e inovações contínuas nos processos e nos modelos existentes. Requisitos Necessários Formação Acadêmica Mestrado (ou nível superior avançado) em Ciência da Computação com ênfase em Inteligência Artificial e Pesquisa, Engenharia de Computação, Matemática Aplicada ou áreas afins. Experiência Técnica Experiência comprovada no desenvolvimento e implementação de modelos de deep learning para classificação e geração de imagens. Proficiência com frameworks de deep learning, como PyTorch, TensorFlow, Flux ou similares. Sólidos conhecimentos em técnicas de computer vision e processamento de imagens. Experiência prática com embeddings e arquiteturas de redes neurais generativas. Vivência no uso de modelos e ferramentas de ponta, como DINOv2, CLIP da OpenAI e modelos de difusão (Stable Diffusion, Flux etc.). Experiência com bancos de dados de vetores (por exemplo, Pinecone, Milvus, Faiss ou similares) e aplicação de algoritmos de recomendação que utilizam embeddings para análise de similaridade e personalização de resultados. Experiência com treinamento de modelos complexos com necessidade de utilização de clusters de GPUS. Habilidades Adicionais Capacidade analítica e habilidade para resolver problemas complexos. Forte comunicação escrita e verbal para documentar e compartilhar descobertas e resultados. Proatividade, criatividade e disposição para trabalhar em equipe. Diferenciais Contribuições Acadêmicas ou Open-Source Publicações em conferências ou periódicos relevantes na área de visão computacional, deep learning ou sistemas de recomendação. Participação em projetos open-source ou comunidades técnicas de destaque. Conhecimento em Outras Linguagens/Plataformas Experiência com linguagens de programação adicionais, como Python e Julia. Vivência com computação em nuvem (AWS, GCP, Azure) e escalabilidade de soluções. #J-18808-Ljbffr