Responsabilidades:▪ Liderar a implementação de uma solução de detecção de objetos usando o YOLO (You Only Look Once) em uma GPU NVIDIA 3060, em conjunto com o sistema de captura de vídeo existente.▪ Integrar e otimizar um script Python existente que realiza captura de frames (4 fps) e processamento de visão computacional, migrando o processamento de CPU para GPU para melhorar o desempenho.▪ Utilizar a plataforma Roboflow para construir e gerenciar datasets a partir de clipes de vídeo disponíveis na nossa plataforma easi.live, facilitando a anotação e treinamento de modelos.▪ Desenvolver uma pipeline de treinamento de modelos utilizando Roboflow, documentando detalhadamente o processo para garantir que o departamento de serviços possa replicar e ajustar os modelos conforme necessário.▪ Monitorar e avaliar o desempenho do sistema, incluindo a análise de quantas câmeras IP podem ser conectadas à GPU para processamento simultâneo sem perda significativa de desempenho.▪ Trabalhar em estreita colaboração com equipes de serviços e operações para garantir que a solução seja robusta, escalável e facilmente compreensível por equipes não técnicas.▪ Documentar todas as fases do projeto, incluindo código, procedimentos de treinamento, e diretrizes de operação para facilitar a replicação e manutenção.Requisitos:▪ Bacharelado em Ciência da Computação, Engenharia, ou área relacionada.▪ Experiência comprovada com visão computacional, especialmente com frameworks como OpenCV e YOLO.▪ Conhecimento avançado em Python e experiência em otimização de código para uso em GPU (NVIDIA).▪ Familiaridade com plataformas de anotação e treinamento de modelos, como Roboflow.▪ Experiência prática com hardware de GPU, especialmente com instalação e otimização de placas NVIDIA (ex.: 3060).▪ Capacidade de liderança técnica e de comunicação efetiva para treinar e orientar equipes menos experientes.▪ Experiência com sistemas de gestão de vídeo e captura de streamings, além de integração com APIs de serviços em nuvem.