A Obvio é uma empresa de inteligência artificial e SaaS que desenvolve tecnologia de segurança no trânsito para cidades e órgãos de segurança pública. Sua IA contextual ajuda a identificar direção imprudente e infrações de trânsito, incluindo infrações em zonas escolares, não dar preferência, dirigir distraído e desrespeitar sinais de parada. Ao transformar a atividade nas vias em informações acionáveis, a Obvio apoia líderes municipais e departamentos de polícia na educação dos motoristas, na fiscalização das leis de trânsito, na redução de infrações e na construção de ruas mais seguras.
Engenheiro(a) Sênior de Visão Computacional na Obvio — Híbrido em San Carlos
Lidere o desenvolvimento de modelos de detecção e rastreamento para as câmeras de trânsito assistidas por IA da Obvio. Melhore o desempenho dos modelos desde a estratégia de dados e a experimentação até a implantação em dispositivos de borda em campo.
Descrição
- Desenvolver e aprimorar modelos de detecção de objetos e rastreamento de múltiplos objetos para veículos, pedestres e outros usuários da via em ambientes reais desafiadores.
- Ser responsável pela estratégia de dados por trás da qualidade dos modelos, desde a amostragem e a rotulagem até o versionamento de conjuntos de dados, a mineração de exemplos difíceis, o desbalanceamento de classes, os casos extremos e o feedback dos sistemas implantados.
- Planejar experimentos e ablações rigorosos, separando ganhos reais de sobreajuste, vazamento de dados, ruído nos rótulos e melhorias que não funcionam na implantação em campo.
- Desenvolver sistemas de treinamento reproduzíveis com rastreamento de experimentos, gerenciamento de configurações, linhagem de artefatos, registros de modelos, painéis de métricas e otimização automatizada de hiperparâmetros.
- Estabelecer métodos de avaliação orientados ao produto, abrangendo compromissos entre precisão e revocação, recortes por classe e cenário, calibração e desempenho de rastreamento.
- Trabalhar com engenheiros de sistemas embarcados para preparar modelos para implantação em dispositivos de borda, equilibrando precisão, latência, uso de memória e consumo de energia.
- Orientar a direção técnica, liderar revisões de design, mentorar engenheiros e fortalecer os padrões de rigor, reprodutibilidade e prontidão para produção em aprendizado de máquina.
Requisitos
- Pelo menos sete anos de experiência em aprendizado de máquina ou visão computacional, incluindo histórico de entrega e aprimoramento de modelos em produção.
- Experiência prática avançada em detecção de objetos e rastreamento de múltiplos objetos, incluindo arquiteturas modernas, aumento de dados e técnicas de avaliação.
- Forte domínio de desbalanceamento de classes, sobreajuste, vazamento de conjuntos de dados, ruído nos rótulos, mudança de domínio, calibração de modelos e validação estatisticamente rigorosa.
- Experiência criando infraestrutura ou plataformas de treinamento para experimentos reproduzíveis, treinamento distribuído, busca de hiperparâmetros, comparação de métricas e linhagem de modelos.
- Proficiência avançada em Python e PyTorch.
- Experiência prática trabalhando com grandes conjuntos de dados de imagens e vídeos.
- Experiência avaliando modelos com dados implantados ou coletados em campo e gerenciando o ciclo completo, desde a descoberta de falhas até o retreinamento e a melhoria verificada.
- Liderança técnica comprovada em iniciativas ambíguas e multifuncionais, com comunicação clara e forte senso de responsabilidade.
- Experiência em trânsito, automotivo, robótica, vigilância ou outra área de análise de vídeo.
- Experiência com reidentificação, modelagem de trajetórias, tratamento de oclusões, calibração de câmeras ou rastreamento multicâmera.
- Experiência com aprendizado ativo, supervisão fraca, dados sintéticos, rotulagem automatizada ou ferramentas para melhorar a qualidade dos conjuntos de dados.
- Experiência otimizando e implantando modelos de visão computacional em NVIDIA Jetson, Qualcomm Snapdragon ou outros aceleradores de borda.
- Autorização legal para trabalhar nos Estados Unidos.
Benefícios
- Remuneração competitiva.
- Participação societária em uma empresa em estágio inicial.
- Autonomia significativa em um ambiente de startup dinâmico.
- A oportunidade de trabalhar com uma equipe pequena e experiente, na qual engenheiros seniores têm influência técnica substancial.
- A oportunidade de melhorar a segurança viária e ajudar a salvar vidas por meio do seu trabalho.