Sobre a vaga
Estamos em busca de uma pessoa Research Engineer em Computer Vision para atuar no desenvolvimento de soluções avançadas de visão computacional aplicadas à análise documental, tipificação automática e detecção de fraudes. Esta posição combina pesquisa aplicada, engenharia de modelos e experimentação intensiva, com foco em construir pipelines robustos e escaláveis para análise de documentos em cenários críticos.
O profissional será responsável por investigar, projetar, treinar e otimizar modelos de deep learning voltados à interpretação e verificação de documentos, incluindo aspectos visuais, estruturais e forenses.
Responsabilidades
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Desenvolver algoritmos e modelos de Computer Vision para:
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Classificação e tipificação de documentos
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Avaliação de qualidade e legibilidade
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Detecção de adulterações e manipulações visuais
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Análise forense de imagens e PDFs (forgery detection, tampering...)
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Projetar e manter pipelines completos de Machine Learning:
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Curadoria e montagem de datasets
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Estratégias de anotação e versionamento
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Data augmentation e balanceamento
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Definir arquiteturas de modelos e estratégias de treinamento
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Conduzir experimentos e pesquisa de novas abordagens (papers, benchmarks e provas de conceito)
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Avaliar modelos usando métricas técnicas e critérios de negócio
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Colaborar com equipes de engenharia e produto para integração em produção
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Documentar experimentos, decisões técnicas e resultados
Requisitos Técnicos
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Experiência sólida em Computer Vision aplicada
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Proficiência em Python
- Entendimento profundo de Infraestrutura para inferência
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Experiência com frameworks de Deep Learning:
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PyTorch (desejável), TensorFlow ou similares
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Conhecimento em:
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CNNs, Vision Transformers, EfficientNet, ResNet, YOLO, etc.
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Treinamento e fine-tuning de modelos de imagem
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Técnicas de data augmentation
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Experiência com construção e curadoria de datasets
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Conhecimentos em processamento de imagens:
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OpenCV, Pillow, scikit-image
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Familiaridade com pipelines de inferência e deployment de modelos
Diferenciais
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Experiência em análise documental
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Conhecimento em forense digital e detecção de fraudes em imagens
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Experiência com:
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OCR e pós-processamento de texto
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Análise de metadados de PDF e imagens
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Modelos de detecção de manipulação visual (ex: tampering detection)
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Familiaridade com MLOps (MLflow, DVC, Weights & Biases)
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Experiência com GPUs e otimização de treinamento
Tecnologias e Ferramentas
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Python, PyTorch
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OpenCV, NumPy, scikit-learn
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Docker e pipelines de CI/CD
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Ferramentas de anotação (Label Studio, CVAT, etc.)
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Ambientes cloud (AWS, GCP ou Azure)
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Git
Perfil esperado
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Forte capacidade analítica e mentalidade de pesquisa
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Interesse em inovação e exploração de novas abordagens
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Autonomia técnica e pensamento crítico
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Capacidade de transformar pesquisa em soluções práticas
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Organização para condução de experimentos científicos
- Curiosidade intrinseca e ownership
O que oferecemos
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Participação em projetos de alta complexidade técnica
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Contato direto com problemas reais de visão computacional
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Autonomia para pesquisa e experimentação
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Ambiente altamente técnico e colaborativo
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Possibilidade de crescimento e stock option plan