Desenvolvedor(a) de Visão Computacional Pleno

Acertpix
Pleno
Presencial
Publicado em 13 de janeiro de 2026

Descrição da Vaga

**Sobre a Posição** Estamos buscando um(a) Desenvolvedor(a) de Visão Computacional Pleno para se juntar à nossa equipe e desempenhar um papel fundamental na evolução da nossa plataforma inovadora. Se você possui experiência consolidada, busca desafios estimulantes e quer trabalhar em um ambiente dinâmico, colaborativo, com foco em qualidade e crescimento profissional, esta vaga é para você! **Principais Atividades** * Projetar, desenvolver e otimizar soluções de Visão Computacional em larga escala, utilizando algoritmos de Deep Learning e Machine Learning. * Integrar e desenvolver soluções utilizando Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) em conjunto com técnicas de Visão Computacional e outras modalidades de dados. * Trabalhar com a complexidade de dados multimodais (imagens, textos, etc.) para treinar, validar e aprimorar modelos de IA. * Definir, implementar e gerenciar arquiteturas em nuvem (ex: AWS, GCP, Azure) para o deployment, monitoramento e escalonamento de modelos de Machine Learning (MLOps). * Colaborar ativamente com equipes de engenharia, produto e pesquisa para integrar soluções de IA em nossas plataformas e garantir a entrega de valor. * Pesquisar, prototipar e aplicar as últimas inovações em Visão Computacional, Deep Learning e LLMs para resolver problemas complexos e criar novas funcionalidades. * Contribuir com boas práticas de desenvolvimento de software, qualidade de código, testes e revisões técnicas em projetos de IA. * Participar ativamente da evolução da nossa stack tecnológica e da definição de padrões para projetos de Machine Learning. **Requisitos** **O que Buscamos (Requisitos Técnicos Essenciais):** * Sólida experiência em desenvolvimento de software, com foco significativo em Visão Computacional e Machine Learning. * Formação completa em Ciência da Computação, Engenharia (Software, Computação, Elétrica), Estatística, Matemática ou áreas correlatas. * Proficiência em Python e suas principais bibliotecas para Machine Learning e Visão Computacional (OpenCV, NumPy, Pandas, Scikit\-learn, Matplotlib). * Sólida experiência no design, desenvolvimento, treinamento e otimização de arquiteturas de Redes Neurais (CNNs, RNNs, Transformers, etc.) e métodos de Deep Learning. * Experiência prática comprovada com frameworks de Deep Learning como TensorFlow, Keras e/ou PyTorch. * Experiência ou forte conhecimento em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), incluindo sua aplicação, fine\-tuning e integração com outras modalidades de dados. * Experiência com Git e workflows de versionamento (Gitflow, etc.). * Conhecimento em ambiente Linux e scripting. **Será um Diferencial se Você Tiver:** * Conhecimento em ferramentas de automação de workflow como N8N. * Conhecimento ou experiência com C\#. * Experiência com Docker, Kubernetes e arquitetura de microsserviços. * Familiaridade com Google Cloud Platform (GCP). * Experiência com outras plataformas de nuvem (AWS, Azure) e seus serviços de IA/ML. * Vivência ou interesse em automação de testes (unitários, integração, E2E) e esteiras de CI/CD (Azure DevOps é um plus). * Conhecimento em sistemas de mensageria (ex: RabbitMQ). * Conhecimento em práticas de MLOps (monitoramento de modelos, versionamento de dados e modelos, CI/CD para ML). * Publicações em conferências ou journals relevantes da área. * Experiência com processamento de grandes volumes de dados (Big Data). * Familiaridade com técnicas de otimização de modelos para inferência em tempo real (ex: TensorRT, ONNX Runtime). **O Que Oferecemos** * Oportunidade de impactar diretamente um projeto desafiador e inovador. * Ambiente focado no seu desenvolvimento profissional e pessoal contínuo. * Cultura colaborativa, com espaço para propor e implementar suas ideias. * Acompanhamento e mentoria com profissionais experientes. * Contato direto com tecnologias modernas e em constante evolução. * Flexibilidade do trabalho 100% remoto. E aí, bora embarcar nessa loucura com a gente?

Vaga originalmente publicada em: linkedin

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