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