Mvp de Sistema de Análise de Movimento 3d com Câmeras Orbbec, Ia e Rag

Desenvolvedor(a) para um sistema observacional de performance motora para crianças e idosos. O foco é extrair métricas biomecânicas e funcionais através de um setup de 3 câmeras Orbbec (Astra/Femto) de forma markerless.
Escopo Técnico:
• Hardware: Setup com 3 câmeras Orbbec (Frontal 45°, Lateral 90°, Traseira 45°).
• Ia 1 (cv core): extração de pose 3d (mediapipe/opencv) fundindo dados rgb + depth de múltiplos ângulos.
• IA 2 (DynaScore): Motor de cálculo de métricas (Equilíbrio, Potência, Cognição, Força).
• Integração RAG: Pipeline para gerar relatórios pdf fundamentados em evidências científicas (via llm + base técnica).
• Arquitetura: Python 3.11, FastAPI, Redis (Queue), PostgreSQL e Docker.
Cronograma Estimado (4 Semanas):
• Semana 1 (Crucial): Foco exclusivo em Calibração Extrínseca. É Mandatório garantir que as 3 câmeras operem em um sistema de coordenadas global unificado. Sem uma calibração precisa para fusão de dados 3D, o projeto não avança.
• Semana 2: Extração de keypoints 3D e lógica de métricas funcionais.
• Semana 3: Implementação do Dashboard (Streamlit) e integração do RAG para automação de PDFs.
• Semana 4: Validação em ambiente piloto, refinamento e documentação.
Requisitos:
• Experiência comprovada com Orbbec SDK ou OpenNI.
• Domínio de Visão Computacional (Calibração de câmeras, matrizes de transformação, filtragem de ruído).
• Fluência em Python e arquitetura de sistemas assíncronos (Redis/FastAPI).
• Portfólio com projetos similares (Análise de movimento/Pose Estimation) é um diferencial.
Habilidades necessárias – Desenvolvedor Python (mvp ia + visão computacional)
obrigatórias
    •    python 3.10+
    •    OpenCV
    •    MediaPipe Pose (ou similar)
    •    Visão computacional (RGB + Depth)
    •    Câmeras 3D (Orbbec, RealSense ou similar)
    •    Extração de keypoints 2D/3D
    •    Análise de movimento humano
    •    NumPy / SciPy
    •    Cálculo de métricas funcionais (velocidade, aceleração, simetria, COM)
    •    FastAPI (API REST)
    •    PostgreSQL
    •    Redis ou fila assíncrona
    •    Docker / Docker Compose
    •    Git

Desejáveis (diferencial)
    •    Streamlit ou dashboard simples
    •    Geração automática de PDF
    •    RAG / LLM para relatórios explicativos
    •    scikit-learn (ML leve)
    •    Experiência com projetos científicos ou educacionais
    •    Noções de LGPD / anonimização de dados

Perfil
    •    Desenvolvedor(a) Python com viés técnico-científico
    •    Capaz de entregar MVP funcional em 3–4 semanas
    •    Confortável com projeto experimental e bem especificado
    •    Organizado e documenta o que entrega