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Programação (T.I)

Desenvolvedor Efetivo

Descrição

Construir o motor de processamento espacial que transforma captura de realidade bruta (imagens, escaneamentos a laser, fotos 360°) em gêmeos digitais precisos e consultáveis de ativos industriais. Em 12 meses, sucesso significa: algoritmos espaciais que hoje rodam como experimentos supervisionados viraram etapas confiáveis do pipeline de produção, o tempo de processamento por ativo caiu de forma mensurável, e o time entrega funcionalidades de reconstrução e nuvem de pontos com testes, monitoramento e documentação.

Responsabilidades e atribuições

  • Desenvolver e levar a produção algoritmos de computação espacial: segmentação de nuvens de pontos, clusterização, registro e alinhamento, quantificação de áreas e volumes sobre ativos industriais reais.
  • Trabalhar no pipeline de reconstrução 3D: fotogrametria (COLMAP ou similar), 3D Gaussian Splatting, geração de malhas e nuvens de pontos a partir de imagens e escaneamentos capturados em campo.
  • Escalar o pipeline de captura de realidade: mover algoritmos de experimentos em notebook para etapas de pipeline robustas e containerizadas, com entradas, saídas e métricas de qualidade definidas.
  • Otimizar a performance de processamento em GPU (CUDA) para grandes datasets: nuvens de pontos densas e milhares de imagens de alta resolução por captura.
  • Integrar as saídas espaciais com a plataforma: visualizadores 3D web, contextualização de dados sobre ativos reais e modelos de IA downstream.
  • Colaborar com os times de IA e Software em funcionalidades que combinam dados espaciais com visão computacional e IA generativa.
  • Documentar métodos e trade-offs: decisões de qualidade vs velocidade, metodologia de calibração e critérios de validação.

    • Requisitos e qualificações

    • Experiência em desenvolvimento de software (nível pleno), com sistemas reais entregues.
    • Python forte em ambiente de produção: testes, empacotamento, disciplina de code review.
    • Experiência prática com dados 3D: nuvens de pontos, malhas ou saídas de fotogrametria.
    • Fundamentos sólidos de álgebra linear e geometria (transformações, projeções, modelos de câmera).
    • Experiência com ao menos uma biblioteca 3D/geometria (Open3D, PCL, trimesh, PyTorch3D ou similar).
    • Docker e Linux; fluxo de trabalho baseado em Git.
    • Inglês funcional (documentação e ferramentas são em inglês).

    Stack Que Você Vai Tocar
    Python · CUDA · COLMAP · 3D Gaussian Splatting · Open3D e ferramentas de nuvem de pontos · PyTorch · Docker · Linux · GitHub · computação GPU em cloud · visualizadores 3D web

    Modelo de trabalho

    Remoto

    Visão Geral da Vaga