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.

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