Desenvolvedor(a) python sênior ia

A Koopere está com oportunidade para projeto no GRUPO SUPERO.Buscamos uma pessoa Desenvolvedora Python Sênior para liderar o desenvolvimento de soluções de Inteligência Artificial aplicadas a IoT e Visão Computacional, desde a captura de dados em borda (edge) até a entrega de modelos em produção (MLOps), integrando sistemas industriais e plataformas cloud.  Suas principais atividades serão: Projetar e desenvolver serviços e APIs Python (microserviços) para ingestão de dados, inferência de modelos, orquestração de pipelines e integrações com sistemas legados e cloud; Implementar soluções de Visão Computacional (detecção, segmentação, rastreamento, OCR) e ML (clássico e deep learning) com foco em desempenho e confiabilidade em produção; Atuar em Edge AI/IoT: captura de vídeo/sensores, pré-processamento (GStreamer/FFmpeg/OpenCV), quantização/aceleração (TensorRT/ONNX Runtime/OpenVINO/Coral), telemetria e atualizações OTA; Construir pipelines de MLOps/DataOps (treino, versionamento, registro, implantação, monitoramento de drift/performance); Integrar dispositivos e protocolos IoT industriais (ex.: MQTT, OPC UA, Modbus TCP/RTU), bancos time-series e mensageria;  Garantir observabilidade (logs, métricas, tracing), segurança e LGPD nos dados e modelos; Mentorar o time, revisar código, elevar padrões de engenharia e participar de discovery técnico com stakeholders.  Quais vivências esperamos de você: Históricos de deploy de modelos em produção (cloud e/ou edge) com SLA de baixa latência; Casos reais com MQTT/OPC UA/Modbus e pipelines de vídeo de alta taxa de quadros; Projetos com monitoramento de modelos (drift, performance, alarme/rollback); Python avançado: asyncio, typing, Pydantic, pytest, profiling, patterns (clean/hexagonal), qualidade e cobertura; APIs/Microserviços: FastAPI ou Flask, OpenAPI/Swagger, autenticação (OAuth2/JWT), rate limiting, testes e2e; Visão Computacional: OpenCV (incl. otimizações), experiência prática com YOLO/Detectron/segmentation/tracking, OCR (Tesseract/EasyOCR/CRAFT) e pipelines de vídeo em alta taxa de FPS (RTSP/GStreamer/FFmpeg); Deep Learning: PyTorch e/ou TensorFlow/Keras; treino, fine-tuning, exportação ONNX, quantização (INT8/FP16); MLOps: MLflow (tracking/registry), DVC, BentoML/Triton/TF-Serving, CI/CD (GitHub Actions/GitLab CI), testes de modelo, canary/blue-green, feature & model store básicos; Edge/Inferência acelerada: NVIDIA Jetson/Orin (CUDA, cuDNN, TensorRT), openVINO (Intel), ou Google Coral (TPU); IoT/Streaming: MQTT, Kafka (ou Redpanda), WebSockets/gRPC; Timeseries (InfluxDB/TimescaleDB); Dados: ETL/ELT com Pandas/Polars, orquestração (Airflow/Prefect), parquet/arrow; SQL (Postgres) e NoSQL (Redis); Contêineres e orquestração: Docker, docker-compose; Kubernetes/k3s/helm; observabilidade (Prometheus/Grafana); Cloud: Azure/AWS/GCP (armazenamento, filas, functions, AKS/EKS/GKE, IAM, VNet/VPC, secrets); Segurança/Compliance: boas práticas de LGPD, secrets management, TLS, RBAC, hardening de imagens; Controle de versão e qualidade: Git (PRs, trunk-based/GitFlow), lint/format (ruff/black), SAST/Dependabot; Disponibilidade para visitas técnicas pontuais a plantas/terminais.  Será legal se você tiver: Experiência com câmeras industriais (GigE/USB3 Vision), câmeras térmicas e calibração/estereovisão; Re-ID/tracking (Deep SORT/ByteTrack/OC-SORT), multi-camera, multi-object tracking em tempo real; Segmentação (Mask/Instance/Rotated boxes), OCR de contêineres/placas e leitura robusta em ambientes industriais; Edge fleet management (Balena/Ansible/OTA), message routing, gateways industriais; Triton Inference Server, Ray Serve, KServe, KFServing; Feature Store (Feast); Infra as Code: Terraform, Ansible, Pulumi; Oracle (para integrações legadas), .NET/C# leitura/integração via APIs, mensageria corporativa; Experiência com streaming analytics (Flink/Spark Structured Streaming); Tecnologias indispensávais ter conhecimento/experiência: Python avançado: asyncio, typing, Pydantic, pytest, profiling, patterns  (clean/hexagonal), qualidade e cobertura; APIs/Microserviços: FastAPI ou Flask, OpenAPI/Swagger, autenticação OAuth2/JWT, rate limiting, testes e2e; Visão Computacional: OpenCV (incl. otimizações), experiência prática com YOLO/Detectron/segmentation/tracking, OCR Tesseract/EasyOCR/CRAFT) e pipelines  de vídeo em alta taxa de FPS RTSP/GStreamer/FFmpeg); Deep Learning: PyTorch e/ou TensorFlow/Keras; treino, fine-tuning, exportação ONNX,quantização INT8/FP16; MLOps: MLflow (tracking/registry), DVC, BentoML/Triton/TFServing, CI/CD GitHub Actions/GitLab CI , testes de modelo, canary/blue-green, feature & model store básicos; Dados: ETL/ELT com Pandas/Polars, orquestração Airflow/Prefect), parquet/arrow,  SQL (Postgres) e NoSQL (Redis).