Requisitos Obrigatórios: Superior completo na área de Engenhariade Computação; Engenharia de Controle e Automação; Engenharia Elétrica;ou engenharias afins; Conhecimento avançado em InteligênciaArtificial: Machine Learning e Deep Learning, com foco em VisãoComputacional; Conhecimento avançado de Python ebibliotecas de IA (OpenCV, PyTorch e/ou TensorFlow); Conhecimento intermediário de C++ paraintegração de sistemas embarcados; Conhecimento de bibliotecas de robótica,como ROS / ROS2; Conhecimento em conteinerização eintegração de sistemas (Docker); Conhecimento prático de versionamento desoftware usando GIT; Experiência com plataformas de computaçãoem nuvem (AWS, Azure ou GCP); Inglês intermediário (leitura e escritatécnica); Disponibilidade para viagens; Requisitos Desejáveis: CursandoMestrado (último ano ou concluído); Conhecimentode Máquinas Agrícolas e Operações Agrícolas; Experiênciana construção, manutenção e qualidade de datasets; Experiênciacom avaliação de modelos e boas práticas de validação. Responsabilidades: Desenvolveralgoritmos de visão computacional para detecção e classificação de culturas,ervas daninhas e pragas, incluindo navegação autônoma e pós-processamento de ortomosaicos; Definirsesnores e unidades de processamento de vídeo, realizando pré-processamento eanálise de datasets; Implementarmodelos de machine learning para classificação e segmentação de imagens,aplicando boas práticas de gestão de dados; Realizarteste e validação de rede neurais, avaliando métricas e requisitos técnicos; Otimizarmodelos para execução em hardware embarcado e dar suporte à integração comsistemas exigentes; Participarde criação de pipelines de treinamento, seleção de datasets e processos deanotação para modelos robustos e generalizáveis. Vaga disponível também para pessoas com deficiência (PcD). J-18808-Ljbffr