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Open nowPosted 9 days ago

Cientista de Dados | Visão Computacional - São José dos Campos

Gupy (Portal de Vagas)74,621 open roles

Where
São José dos Campos, São Paulo, Brazil
Work mode
On site
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From $25 per CV, paid once. No subscription.

Your applicationOpen nowCientista de Dados | Visão Computacional - São José dos CamposGupy (Portal de Vagas) · São José dos Campos, São Paulo, Brazil

  1. YouYes, apply to this one.

  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on Gupy (Portal de Vagas)'s own form.

The reply lands in your private mailbox

3×more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

The clock on this job

Early applications get read.

7.8% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market.

Share of postings closed within
  1. 1.7%1 day
  2. 3.5%3 days
  3. 7.8%7 days
  4. 14.6%14 days
  5. 34.0%30 days
This job: posted 9 days ago

The posting

A Geopixel está contratando um(a) Cientista de Dados para liderar tecnicamente o desenvolvimento, treinamento e evolução contínua dos modelos de detecção e classificação de imagens.

Responsabilidades e atribuições Especificar, treinar e avaliar modelos de detecção de objetos e de classificação/subclassificação de imagens em PyTorch/Torchvision.Conduzir a construção e curadoria de bancos de dados de imagens (datasets) para treinamento, incluindo definição de amostragem, organização de classes e balanceamento de exemplos entre categorias.Coordenar e revisar o trabalho da equipe de rotulagem, garantindo qualidade e consistência das anotações.Definir e ajustar estratégias de pré-processamento de imagens de alta resolução (downscaling, máscaras, divisão de imagens panorâmicas em regiões de interesse).Avaliar desempenho de modelos por meio de métricas como Recall, Precision e Acurácia, analisando matrizes de confusão e propondo ações de melhoria contínua.Desenvolver e calibrar algoritmos de pós-processamento, como o script de tracking/remoção de redundâncias (agrupamento, associação por distância, controle de gap temporal).Conduzir testes comparativos entre arquiteturas de redes neurais e bibliotecas, considerando licenciamento, desempenho e viabilidade de uso comercial.Expandir o catálogo de alvos e subclasses do projeto, incorporando novas categorias com base em benchmarkingDocumentar tecnicamente os modelos, fluxos de dados e resultados de experimentos (ex.: relatórios técnicos, especificações de arquitetura).Colaborar com as equipes de integração de hardware e de desenvolvimento de produto (software) na definição de requisitos para o pipeline de processamentoPropor e validar métodos de transformação de coordenadas de imagem para coordenadas geográficas (georreferenciamento das detecções)Requisitos e qualificações Formação em Ciência da Computação, Engenharia, Geoprocessamento, Estatística, Matemática Aplicada ou áreas correlatas. Sólida experiência em Visão Computacional e Deep Learning, com domínio prático de PyTorch (ou TensorFlow). Experiência com treinamento e avaliação de modelos de detecção de objetos (ex.: Faster R-CNN, YOLO) e/ou classificação de imagens (ex.: ConvNeXt, ResNet). Conhecimento avançado em Python e bibliotecas de processamento de imagem (OpenCV, PIL, NumPy). Experiência na construção, organização e versionamento de datasets de imagens para treinamento de modelos. Familiaridade com métricas de avaliação de modelos (Recall, Precision, matriz de confusão) e boas práticas de validação (split treino/teste, data augmentation). Vivência com ambientes de nuvem para treinamento com GPU (ex.: Azure) é desejável. Perfil analítico, autonomia para conduzir experimentos e capacidade de comunicar resultados técnicos de forma clara.Informações adicionais 💳 Flash | Benefícios flexíveis;🏥 Bradesco Dental | Convênio odontológico;🩺 Bradesco Saúde | Convênio médico;🛡️ Seguro de Vida | Zurich;💊 Conlife | Convênios e descontos em farmácias;✈️ Villa Turismo | Agência de viagens e passagens;🐾 Guapeco | Convênio pet;🧠 Moodar | Suporte à saúde emocional e terapia;🎭 Sesc | Acesso a lazer, cultura e esportes;🏋️ Wellhub | Planos com descontos e inclusões de dependentes;🤸 Ginástica Laboral | Aulas presenciais e online duas vezes por semana;🤝 Programa de Indicação | Premiação financeira por talentos indicados;🍫 Empório Nestlé | Descontos exclusivos em produtos;🎂 Day Off | Folga no mês do aniversário;🎓 Univap | Desconto em educação básica e ensino superior;🎓 FGV | Desconto em cursos de pós-graduação e MBA.

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What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against Gupy (Portal de Vagas)'s own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

  2. 25 readers review it

    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.

  3. We apply on Gupy (Portal de Vagas)'s form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.

  4. Every reply, sorted

    Gupy (Portal de Vagas)'s answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.

  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
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Why it works

3×

more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

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The numbers game

More applications. More interviews.

Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

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By hand5–10
With CV Rocket100
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Before you press

Straight answers

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What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

One job. One CV.
Paid once.

Pick the posting you want. We write for it, apply for you and catch the reply.

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