Buscamos un desarrollador backend altamente capacitado para integrar un módulo de reconocimiento facial en nuestra aplicación móvil existente, 'App Movilizador'. El objetivo principal es resolver un desafío clave: identificar a una o más personas en una fotografía base y luego reconocerlas de manera fiable en fotografías distintas tomadas en campo, a partir de una única imagen de referencia.
Alcance técnico del proyecto:
- La base de comparación incluirá aproximadamente 500 personas por cada unidad operativa (sección electoral).
- El reconocimiento se realizará en el servidor/nube, no directamente en el dispositivo móvil.
- Estamos abiertos a la integración con APIs comerciales de reconocimiento facial, como AWS Rekognition, Azure Face API, o soluciones equivalentes. Si propone una alternativa, deberá justificar su elección.
- El backend se definirá según la propuesta del desarrollador, con una fuerte preferencia por
Node.js o Python.
- La aplicación cliente ya está desarrollada; la integración se realizará a través de una api rest que el desarrollador deberá exponer.
Funcionalidad esperada del módulo:
1. Un endpoint para enrolar personas: Este recibirá una fotografía base, detectará una o varias caras, y generará y almacenará los embeddings faciales asociados a un ID de persona único.
2. Un endpoint de verificación: Este recibirá una nueva fotografía y devolverá una lista de las personas enroladas que aparecen en ella, junto con un score de confianza para cada reconocimiento.
3. Un dashboard básico o una interfaz de consulta para visualizar el historial de apariciones por persona.
4. Implementación de manejo de calidad de imagen, incluyendo el rechazo automático de fotos borrosas, sin caras detectadas o con mala iluminación.
Criterios de aceptación medibles:
- Precisión del sistema igual o superior al 95% y un recall igual o superior al 90% en un set de prueba que proporcionaremos (aproximadamente 100 fotos tomadas en condiciones de campo).
- Tiempo de respuesta de la API inferior a 3 segundos por cada verificación.
- Entrega de documentación completa de la API y una estimación de los costos operativos para 10,000 verificaciones mensuales.
Cumplimiento normativo:
El sistema deberá procesar datos biométricos en estricto cumplimiento con la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares (LFPDPPP). Es indispensable que la arquitectura propuesta considere el consentimiento explícito del usuario, el almacenamiento cifrado de los embeddings faciales y un plan claro para el borrado de datos. Este requisito no es opcional.
Para filtrar propuestas, solicitamos que en su respuesta mencione la diferencia entre 'face detection' y 'face recognition'.
Plazo de Entrega: No definido