Desenvolvedor(a) de Software aplicado para computação espacial

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). Requisitos desejáveis: Pipelines de fotogrametria (COLMAP, Metashape, RealityCapture) ou SLAM. Métodos de radiance field: 3D Gaussian Splatting, NeRF. Programação CUDA ou otimização de performance em GPU. Visão computacional (OpenCV, feature matching, calibração de câmera). Clusterização e estatística espacial (DBSCAN e similares) em grandes datasets. js, WebGL, visualizadores de splats). PyTorch e ML aplicado.