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Descrição Contribuir com o produto de processamento espacial que transforma captura de realidade bruta (imagens, escaneamentos a laser, fotos 360°) em reconstruções espaciais contextualizadas de ativos industriais. O objetivo principal é apoiar no desenvolvimento e amadurecimento de algoritmos espaciais que hoje rodam como experimentos supervisionados que viraram etapas confiáveis do pipeline de produção e entregar melhorias de desempenho e redução de custo em algoritmos já em operação. 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 conteinerizadas, 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 e velocidade, metodologia de calibração e critérios de validação. Stack Que Você Vai TocarPython CUDA COLMAP 3D Gaussian Splatting Open3D e ferramentas de nuvem de pontos PyTorch Docker Linux GitHub computação GPU em cloud visualizadores 3D web 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). Benefícios Vale Refeição via cartão Caju Multibenefícios Auxílio Home Office via cartão Caju ♂️ Day off de aniversário ️♂️ Wellhub Plano de Saúde (Unimed Nacional) — só paga coparticipação (após experiência) Plano Odontológico (Unimed Nacional) Seguro de vida Conexa Saúde