Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.
Pode ser 94. Pode ser 31.
O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.
DOSSIÊ MJ-9042 · ACESSO PARCIAL
Desenvolvedor(a) de Visão Computacional Sênior
ALTAVE · São José dos Campos, SP
Esta é 1 de 65.678 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.
Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.
Encontrada semana passada
Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.
A conta que ninguém faz
Você, sozinho, numa noite
~20
vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.
O Monster Jobs, enquanto isso
65.678
vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.
Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.
Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.
RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA
Por que essa nota
Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:
O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.
A seu favor
O que do seu histórico pesa a favor aqui.
O que falta
O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.
1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.
Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (65.678 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.
O que você decide sobre cada vaga
Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.
Descrição da vaga
São José dos Campos - SP | Híbrido - Prestação Serviços
Sobre a ALTAVE
Proteger vidas e recursos com tecnologia: esse é o propósito da ALTAVE.
Somos uma empresa brasileira de tecnologia fundada por engenheiros do ITA, com atuação nacional e internacional nos setores de óleo gás, mineração, segurança e inteligência artificial. Desenvolvemos soluções avançadas de IA e visão computacional para automação, monitoramento e tomada de decisão em ambientes críticos.
Estamos em busca de um(a) Desenvolvedor(a) de Visão Computacional Sênior apaixonado(a) por tecnologia e inovação para integrar nosso time e impulsionar o desenvolvimento de nossas soluções de inteligência artificial.
Buscamos alguém que não apenas treine modelos de IA, mas que queira transformar dados e algoritmos em um ecossistema escalável através de MLOps e engenharia de ponta, garantindo alta performance, segurança e impacto real no negócio.
Sua Missão
Na ALTAVE, você atuará no desenvolvimento de soluções de visão computacional com impacto real na vida de pessoas e empresas. Seu trabalho incluirá desde a proposição de novos algoritmos de detecção até a criação de datasets e automação de pipelines de treinamento.
Valorizamos profissionais com domínio de algoritmos clássicos e modernos de IA, especialmente Deep Learning, e que saibam escrever código limpo, testável e fácil de manter.
Você também terá a chance de explorar o uso de LLMs como ferramenta de produtividade, apoio à curadoria de dados e validação de detecções geradas por modelos.
O que você fará no dia a dia
- Desenvolver e integrar soluções de visão computacional para diferentes cenários do mundo real
- Otimizar códigos e pipelines de soluções já desenvolvidas
- Propor e testar novos algoritmos de detecção e segmentação
- Automatizar pipelines de treinamento, validação e inferência de modelos
- Gerar e anotar datasets para treinamento, adotando postura proativa na solicitação de imagens a clientes, equipes internas e na busca de datasets públicos
- Ler e aplicar conhecimentos de artigos científicos do estado da arte
- Utilizar LLMs para auxiliar na geração de datasets e validação de resultados
- Garantir a qualidade do código com boas práticas, testes e revisão por pares
- Contribuir com melhorias contínuas nos processos de desenvolvimento e experimentação.
- Formação Engenharia Elétrica, Eletrônica, Ciência da Computação ou afins
- Conhecimento em processamento de imagem e vídeo e Deep Learning aplicados à Visão Computacional
- Experiência com programação em Python
- Noções de testes automatizados de software
- Noções de Linux
- Experiência com frameworks de deep learning como Pytorch, Tensorflow e outros
- Versionamento de código com Git
- Boas práticas de programação e metodologias ágeis
- Inglês intermediário
- Pós-graduação, mestrado, doutorado ou publicações na área de visão computacional ou IA
- Experiência com computação em nuvem (AWS, GCP ou Azure)
- Conhecimento em LLM Prompting e uso de APIs de LLMs
- Noções de CI/CD (GitHub Actions, Jenkins, CircleCI, etc.)
- Noções de sistemas baseados em mensageria (RabbitMQ, MQTT, etc)
- Experiência com Docker
- Compressão de Vídeo e Imagem
- Experiência com NVIDIA DeepStream
- Alto senso de ownership sobre as soluções, desde a investigação do problema até a entrega e evolução em produção
- Boa influência técnica e colaboração transversal
- Pragmatismo para equilibrar qualidade técnica, prazo e impacto no negócio
Primeiros 30 Dias (Onboarding Diagnóstico)
- Domínio do Stack Infraestrutura: Ambiente de desenvolvimento configurado e pipelines locais/cloud rodando sem gargalos.
- Compreensão do Negócio: Entendimento claro dos casos de uso críticos (óleo gás, mineração, segurança) e das métricas de desempenho exigidas para as câmeras/sensores de borda.
- Primeira Entrega (Quick Win): Resolução de bugs pequenos, otimização de scripts existentes ou melhorias em features existentes.
- Aprimoramento de Modelos: Treinamento, validação e entrega de melhorias em modelos existentes, focando em redução de falsos positivos em ambientes industriais.
- Deploy e Edge AI: Colocação de pelo menos um pipeline otimizado rodando em ambiente de teste ou simulação de borda.
- Integração com Engenharia: Trabalho alinhado com o time de software/backend para servir as predições e os eventos de IA via mensageria ou APIs.
- Solução End-to-End em Produção: Entrega e publicação de uma funcionalidade completa de Visão Computacional rodando de forma estável no cliente ou em campo.
- Robustez e Monitoramento: Implementação de testes automatizados e métricas de monitoramento para garantir baixa latência e resiliência a variações de iluminação/ambiente.
- Proatividade Técnica: Proposta de melhorias na arquitetura existente (ex.: otimização do pipeline de vídeo RTSP, redução de custo computacional em nuvem ou melhorias na pipeline de MLOps).
Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.
Por que criar conta agora
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Envie o currículo e pronto. Sem formulário longo, sem questionário, sem teste.
Grátis de verdade
Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.
Já tem vaga esperando
65.678 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.