Descrição da vaga
Quem somos?
A Gabriel é uma startup de tecnologia, comprometida em resolver um dos maiores problemas do Brasil: a segurança das pessoas. Instalamos câmeras inteligentes e interconectadas, voltadas para a rua, a partir de condomínios, casas e comércios.
Nossa infraestrutura é capaz de entender dinâmicas criminais completas e proteger bairros inteiros. Com atuação em São Paulo e no Rio de Janeiro, a Gabriel tem a missão de construir a maior rede de câmeras do país e servir segurança em qualquer lugar a todos os nossos clientes.
O desafio é gigante. Por aqui, colocamos a mão na massa! Você terá oportunidades de aprendizado e enfrentará grandes desafios técnicos e de escala, junto com times multidisciplinares e altamente capacitados.
Vem conhecer mais sobre a Gabriel!
Acesse o nosso site: https://gabriel.com.br/
Vem ver mais sobre quem somos: https://gabriel.com.br/quem-somos/
Baixe o nosso app: https://gabriel.com.br/aplicativo/
Responsabilidades e atribuições
Desafio da posição:
Nosso sonho é um país onde todos e todas tenham direito às ruas. Para isso, precisamos avançar na geração de inteligência a partir do grande volume de informações que temos à nossa disposição.
O desafio passa por modelos de aprendizado de máquina utilizando dados estruturados e suporte na otimização de modelos de visão computacional. E, como ninguém muda o Brasil sozinho, esse trabalho será desempenhado próximo ao nosso time de dados.
Esse é um desafio para quem sonha grande. Pra quem abraça o desconhecido, navega no caos e trabalha hoje porque tem fé que o futuro que estamos ajudando a construir vai ser melhor que o presente.
Responsabilidades Principais:
Concepção e Implementação: Liderar o ciclo de vida completo de modelos de ML, desde o entendimento do problema de negócio até a escolha da arquitetura.
Feature Engineering Avançada: Projetar e implementar pipelines de engenharia de atributos escaláveis.
Industrialização de Modelos: Definir estratégias de deploy e automação (CI/CD/CT) para garantir escalabilidade e retrainamento contínuo dos modelos, em parceria com o time de infraestrutura e dados.
Interface com o Negócio: Traduzir dores complexas das áreas de negócio em soluções técnicas viáveis e de alto impacto financeiro ou operacional.
O que esperamos de você:
Aspectos Técnicos
Experiência comprovada em projetos de Machine Learning em produção;
Histórico de trabalho com grandes volumes de dados estruturados;
Experiência com pipelines de dados e ferramentas de processamento em escala;
Aspectos Comportamentais
Pragmatismo - entregar valor vs. buscar a solução perfeita;
Autonomia - capacidade de definir abordagens e executar com pouca supervisão;
Comunicação clara - traduzir resultados técnicos para stakeholders não-técnicos;
Colaboração - trabalhar próximo ao time de dados existente.
Requisitos e qualificações
Qualificações:
Python para Data Science/ML (pandas, numpy, scikit-learn);;
SQL avançado e modelagem de dados;
Frameworks de ML (PyTorch ou TensorFlow);
Experiência com visão computacional (YOLO, OpenCV, CNNs);
Experiência com dados estruturados e feature engineering;
Estatística aplicada e métricas de avaliação de modelos.
Diferenciais:
Conhecimento de MLOps (MLflow, versionamento de modelos, pipelines de treinamento);
Familiaridade com cloud (AWS ou GCP);
Processamento em streaming, principalmente no contexto de IoT em larga escala;
Experiência com desenvolvimento e treinamento de um modelo que foi para a produção do zero;
Curiosidade por problemas de negócio além do técnico
Experiência anterior em startups, segurança pública, visão computacional aplicada a veículos/trânsito e/ou contexto de rua e produtos físicos em escala.
Informações adicionais
Nossos Benefícios:
️ Vale-Refeição: R$ 41,91 por dia trabalhado (benefício no cartão Caju);