Um engenheiro de visão computacional (CV) trabalha na interseção entre Machine Learning e simulação visual humana. Ele está encarregado de criar e automatizar modelos e sistemas de visão computacional que nos ajudam a fazer as nossas tarefas e a viver mais confortavelmente. Os engenheiros de visão computacional estão encarregados de criar e testar soluções para desafios e aplicações. Eles também colaboram com a equipe técnica e com o cliente para desenvolver novos produtos e serviços, levando em conta o feedback em tempo real. Além disso, eles ajudam na programação e teste de protótipos para novas tecnologias e conceitos que podem um dia se tornar produtos e serviços da empresa.
A linha de fronteira entre um cientista de visão computacional e um engenheiro de visão computacional está se tornando cada vez mais tênue à medida que o domínio da visão computacional se expande e mais empresas do setor aceitam as funcionalidades dos negócios de visão computacional e de análise.
Às vezes, os engenheiros de visão computacional em pequenas empresas devem gerenciar ambos os trabalhos. Eles devem minerar a internet para encontrar novas pesquisas e metodologias para se manter atualizados e aplicar as técnicas em suas aplicações. É fundamental estudar minuciosamente a descrição de vagas de engenheiro de visão computacional para que você possa compreender totalmente o que é esperado de você durante o seu tempo em uma organização.

As responsabilidades de um Engenheiro de Visão Computacional (CV) incluem construir modelos de visão computacional, treiná-los, produzir conjuntos de dados de alta qualidade, bibliotecas e revisar artigos de pesquisa sobre novas soluções únicas, adaptando-as ao produto.
As listas e descrições de cargos para visão computacional são frequentemente categorizadas como engenheiros de software por startups e empresas de médio porte. Portanto, é uma boa ideia ler a descrição completa do trabalho, bem como as expectativas da empresa. O fato de um engenheiro precisar participar do desenvolvimento de software e das tarefas de engenharia, além das funções de visão computacional, pode explicar porque as organizações usam títulos amplos como engenheiro de software e desenvolvedor de software.
Como cada função em visão computacional depende da organização e da experiência, as tarefas e responsabilidades do trabalho variam. As responsabilidades diárias regulares de um engenheiro de visão computacional incluem:

• Desenvolver um modelo de visão computacional
• Coletar dados para treinar modelos
• Detectar máscaras, fazer o rastreamento de animais e vacas em fazendas, e detectar vagas de estacionamento, são exemplos de tarefas que podem ser automatizadas por visão computacional
• Revisar código e interagir com especialistas de Machine Learning e com a área de ciência dos dados
• Prototipar algoritmos e testes para articular e quantificar resultados
• Restaurar uma imagem
• Preparar o ambiente
• Fazer análise de movimento
• Reconhecimento de objetos
• Conferir as publicações mais recentes na área, sejam elas pesquisas científicas ou conteúdo em portais renomados.

Vale a pena notar que a maioria das principais organizações de TI tem uma divisão de trabalho e tarefas específicas para cada cargo. Um engenheiro de visão computacional irá elaborar e manter os produtos de visão computacional existentes que passaram por algum desenvolvimento em empresas de tecnologia avançada. Além disso, os engenheiros de visão computacional em uma pequena empresa devem realizar inúmeras tarefas e testar as soluções existentes, bem como desenvolver novas soluções. As Startups normalmente promovem um desenvolvimento abrangente e ajudam na ampliação das habilidades dos engenheiros em todos os aspectos da visão computacional.

Um diploma em ciência da computação ou engenharia com especialização em visão computacional ou técnicas avançadas de Machine Learning é exigido dos engenheiros de visão computacional. O diploma pode ser de mestrado, bacharelado ou doutorado. Além disso, esses profissionais devem ser capazes de programar de uma maneira orientada a objetos.
Vale ressaltar que um mestrado, bacharelado ou doutorado em engenharia da computação ou engenharia elétrica inclui matérias relacionadas à visão computacional.
Certificações e treinamento em visão computacional são benéficos, mas não são necessários para você conquistar vagas home office de engenheiro de visão computacional.
Os requisitos educacionais listados acima não incluem tudo que você precisará saber, além de não serem imprescindíveis. No entanto, as pessoas que não têm uma graduação em cursos de matemática ou TI e em áreas relevantes, mas que conseguiram ter sucesso na carreira trabalhando como engenheiros de visão computacional são exceções. Isso porque a disposição para estudar e trabalhar duro é o requisito mais importante. O resto é apenas um bônus.

Enquanto muitos engenheiros são incapazes de mudar seu histórico, novas habilidades podem sempre ser desenvolvidas. Logo, não perca as esperanças. Em qualquer etapa de sua carreira, você pode aprender novas ferramentas e tecnologias. Isso pode acontecer na faculdade, em um novo emprego ou após 10 anos de carreira em qualquer área. A capacitação tem um impacto real nas oportunidades que surgem em seu caminho e permite que você avance em qualquer área. Aqui está uma lista de habilidades essenciais de visão computacional:

1. Modelos de Machine Learning

A visão computacional é um ramo de Machine Learning que depende muito de modelos de deep learning, como CNN, RNN e ANN, para mencionar alguns. Para identificar fotos ou reconhecer objetos, você precisará compreender os métodos de Machine Learning.

2. Linguagens de Programação para Visão Computacional

As linguagens de programação mais prevalentes utilizadas para criar aplicações de visão computacional são Python, MATLAB, C++, e Cython. Cada linguagem tem seu próprio conjunto de vantagens e desvantagens.

3. Metodologias e ferramentas de processamento de imagens

• TensorFlow
  Tensorflow é um framework de Machine Learning de código aberto que pode ser usado para criar e treinar redes neurais para deep learning, assim como muitos outros modelos de Machine Learning que precisam de muitos cálculos numéricos. Ele foi criado em 2015 pela equipe do Google Brain.
• YOLO
  Em computação YOLO tem um significado diferente, ela quer dizer "You Only Look Once" (Você só olha uma vez). É uma técnica de detecção de objetos em tempo real. Ela detecta as coisas em tempo real usando como base as Redes Neurais Convolucionais.
• OpenCV
  OpenCV é uma biblioteca gratuita e de código aberto de processamento de imagens e visão computacional.
• MATLAB
  MATLAB é uma linguagem de computador que permite manipular imagens, bem como fazer análises e exibições numéricas em larga escala. Ela também oferece Computer Vision ToolBox, uma ferramenta específica de suporte à visão computacional para a construção e teste de sistemas de CV.
• Keras
  Keras é um framework de código aberto baseado em Python para implementar modelos de deep learning. É um wrapper para as bibliotecas Theono e Tensorflow.

4. Habilidades Matemáticas

Domínio da matemática fundamental, como álgebra linear, geometria 3D e reconhecimento de padrões, otimização convexa fundamental, gradientes de cálculo e Probabilidade Bayesiana é uma habilidade desejável.

5. Detecção de objetos

A detecção de objetos usa caixas delimitadoras para reconhecer as coisas em uma imagem. Ela também determina o tamanho do objeto e sua colocação na imagem. A detecção de objetos, ao contrário da localização de objetos, não se limita à localização de apenas uma instância de um objeto em uma imagem, mas sim de todas as instâncias de objetos presentes na imagem.

6. Localização de objetos

A técnica de reconhecer a instância mais importante de um item em uma foto é conhecida como localização de objeto.

7. Monitoramento de Objetos

O método de monitoramento de objetos em movimento em uma cena ou vídeo é comumente utilizado em vigilância, filmes de CGI para rastrear atores e automóveis. Ele usa dois métodos para detectar e rastrear o(s) objeto(s) relevante(s). A primeira técnica é uma abordagem generativa, que procura regiões em uma imagem que é mais comparável ao objeto rastreado, ignorando o plano de fundo. O modelo discriminativo, por outro lado, procura contrastes entre o objeto e seu entorno.

Para acompanhar todos os avanços atuais do setor e desenvolver gradualmente suas habilidades, os engenheiros de visão computacional (CV) devem ser dedicados. Para se destacar em sua indústria, eles devem seguir as melhores práticas do setor com sucesso e consistência. Há duas coisas que os desenvolvedores devem levar em conta para impulsionar sua carreira. Eles podem pedir o apoio de alguém mais experiente e hábil para ensiná-los novas habilidades enquanto praticam suas competências já existentes. Além disso, como engenheiro de visão computacional, você deve aprimorar constantemente suas habilidades analíticas, de programação de computadores, e soft skills. Portanto, os engenheiros devem procurar um mentor que tenha disponibilidade para ajudá-los, se necessário.
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