Desenvolvedor(a) de Visão Computacional

Objetivo da Vaga

Desenvolver e evoluir soluções de VMS, analíticos de vídeo e transmissão de vídeo para CFTV e câmeras IP, incluindo as redes e os enlaces de rádio que transportam esse vídeo. O trabalho vai da integração com fluxos em tempo real (RTSP, ONVIF) ao treinamento e à implantação de modelos de visão computacional, com foco em baixa latência e alta confiabilidade. Há espaço também para iniciativas de realidade aumentada aplicada ao monitoramento.

Engenheiros(as) e tecnólogos(as) são igualmente considerados, desde que comprovem experiência sólida na área.

Responsabilidades

• Desenvolver plugins e middleware para VMS, NVRs e controle de acesso, personalizando funcionalidades para clientes e operações.
• Desenvolver e otimizar pipelines de analíticos: detecção de objetos, rastreamento multiobjeto, contagem de pessoas, análise de comportamento, reconhecimento facial e leitura de placas (ANPR).
• Treinar, ajustar e implantar modelos de deep learning, otimizando a inferência para produção com baixa latência.
• Garantir a transmissão estável de centenas a milhares de câmeras, otimizando banda e qualidade.
• Enviar metadados dos analíticos (JSON/Protobuf) a sistemas de comando e controle via Kafka, MQTT ou gRPC.
• Dimensionar a rede de cada ponto (bitrate, codec, banda e PoE) e diagnosticar problemas em enlaces de rádio.
• Integrar analíticos a câmeras IP, VMS, nuvem, bancos de dados, APIs e protocolos de campo (Wiegand, OSDP, relés secos).
• Sobrepor alertas, identificações e trajetórias em vídeo ao vivo ou mapas situacionais (realidade aumentada), definindo casos de uso com a operação.
• Atuar com os times de IA/ML, backend, embedded, DevOps e QA em code reviews, arquitetura, documentação, CI/CD e tuning de desempenho.

Hard Skills (Técnicas)

• Programação: Python e C++ (C++ essencial para componentes de alto desempenho).
• Visão computacional: OpenCV, PyTorch, TensorFlow, YOLO e MediaPipe; treinamento com dataset próprio (anotação, aumento de dados, métricas como mAP, precisão e recall).
• Pipelines e inferência: GStreamer, FFmpeg, DeepStream, TensorRT, ONNX Runtime e CUDA.
• Câmeras e streaming: ONVIF (perfis S, T, M), H.264/H.265, bitrate e GOP; RTSP, RTP, WebRTC, SRT e HLS.
• VMS: vivência com ao menos um (Milestone, Genetec, Digifort, Nx Witness, Hikvision/Dahua ou similar).
• Redes: TCP/IP, VLAN, multicast/unicast, NAT e PoE; cálculo de banda e diagnóstico com ping, traceroute, iperf e Wireshark.
• Rádio: noção de enlaces ponto a ponto e ponto-multiponto (visada, zona de Fresnel, RSSI/SNR, efeito de interferência e chuva). Não é preciso ser projetista de RF: o essencial é identificar quando o problema do vídeo é o rádio.
• Integração e ambiente: APIs REST, bancos de dados, Kafka, RabbitMQ, MQTT, Linux, Docker e Git.
• Realidade aumentada: familiaridade com Unity, AR Foundation ou WebAR, ou disposição para aprender.

Desejável:

• Rastreamento multicâmera (Re-ID) e edge computing (Jetson, Raspberry Pi, OpenVINO, Hailo).
• SDKs de VMS (Milestone MIP SDK, Genetec SDK, API do Digifort).
• ANPR no padrão Mercosul, câmeras térmicas e PTZ.
• Kubernetes e nuvem (AWS, Azure ou GCP).
• LGPD e anonimização em videomonitoramento.
• Realidade aumentada aplicada a operações de campo ou centros de controle.
• Certificações em visão computacional, deep learning, nuvem, redes ou rádio (CCNA, MTCNA/MTCWE, Ubiquiti).

Soft Skills (Comportamentais)

• Comunicação clara e colaboração
• Proatividade e foco em resultados
• Ética e responsabilidade
• Capacidade de adaptação e aprendizado contínuo
• Espírito inovador e criativo

️ Tecnologias utilizadas

Python, C++, PyTorch, TensorFlow, YOLO, MediaPipe, CVAT/Label Studio, TensorRT, ONNX Runtime, CUDA, DeepStream, OpenVINO, OpenCV, GStreamer, FFmpeg, Jetson, GPUs NVIDIA, Milestone, Genetec, Digifort, Nx Witness, Kafka, RabbitMQ, MQTT, gRPC, Wiegand, OSDP, Ubiquiti, MikroTik, Cambium, Linux, Docker, Git, Kubernetes, AWS/Azure/GCP, Unity, AR Foundation e WebAR.

✅ Requisitos obrigatórios

• Formação em Engenharia (Computação, Elétrica, Eletrônica, Telecomunicações) ou Tecnologia em áreas correlatas. Tecnólogos são bem-vindos com portfólio ou histórico comprovado.
• De 3 a 5 anos ou mais desenvolvendo visão computacional ou analíticos