Research Engineer – Computer Vision (Document Intelligence & Forensic Analysis)

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

• Desenvolver algoritmos e modelos de Computer Vision para:

  • Classificação e tipificação de documentos

  • Avaliação de qualidade e legibilidade

  • Detecção de adulterações e manipulações visuais

  • Análise forense de imagens e PDFs (forgery detection, tampering...)

• Projetar e manter pipelines completos de Machine Learning:

  • Curadoria e montagem de datasets

  • Estratégias de anotação e versionamento

  • Data augmentation e balanceamento

• Definir arquiteturas de modelos e estratégias de treinamento

• Conduzir experimentos e pesquisa de novas abordagens (papers, benchmarks e provas de conceito)

• Avaliar modelos usando métricas técnicas e critérios de negócio

• Colaborar com equipes de engenharia e produto para integração em produção

• Documentar experimentos, decisões técnicas e resultados

Requisitos Técnicos

• Experiência sólida em Computer Vision aplicada

• Proficiência em Python

• Entendimento profundo de Infraestrutura para inferência

• Experiência com frameworks de Deep Learning:

  • PyTorch (desejável), TensorFlow ou similares

• Conhecimento em:

  • CNNs, Vision Transformers, EfficientNet, ResNet, YOLO, etc.

  • Treinamento e fine-tuning de modelos de imagem

  • Técnicas de data augmentation

• Experiência com construção e curadoria de datasets

• Conhecimentos em processamento de imagens:

  • OpenCV, Pillow, scikit-image

• Familiaridade com pipelines de inferência e deployment de modelos

Diferenciais

• Experiência em análise documental

• Conhecimento em forense digital e detecção de fraudes em imagens

• Experiência com:

  • OCR e pós-processamento de texto

  • Análise de metadados de PDF e imagens

  • Modelos de detecção de manipulação visual (ex: tampering detection)

• Familiaridade com MLOps (MLflow, DVC, Weights & Biases)

• Experiência com GPUs e otimização de treinamento

Tecnologias e Ferramentas

• Python, PyTorch

• OpenCV, NumPy, scikit-learn

• Docker e pipelines de CI/CD

• Ferramentas de anotação (Label Studio, CVAT, etc.)

• Ambientes cloud (AWS, GCP ou Azure)

• Git

Perfil esperado

• Forte capacidade analítica e mentalidade de pesquisa

• Interesse em inovação e exploração de novas abordagens

• Autonomia técnica e pensamento crítico

• Capacidade de transformar pesquisa em soluções práticas

• Organização para condução de experimentos científicos

• Curiosidade intrinseca e ownership

O que oferecemos

• Participação em projetos de alta complexidade técnica

• Contato direto com problemas reais de visão computacional

• Autonomia para pesquisa e experimentação

• Ambiente altamente técnico e colaborativo

• Possibilidade de crescimento e stock option plan