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

  • Pj
  • Período integral
  • Remoto
  • Desenvolvimento

Descrição da Empresa

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.