Desenvolvedor Python (Ia/Visão Computacional) para Mvp de Sistema de Busca Vetorial de Imagens

Olá! Estamos buscando um desenvolvedor freelancer experiente para construir um MVP (Produto Mínimo Viável) de um sistema de busca de imagens por similaridade visual.

O objetivo é criar uma ferramenta que possa "ler" um acervo (pasta) de imagens locais, gerar vetores (embeddings) para cada uma delas usando um modelo de IA open-source e, em seguida, permitir a busca por imagens visualmente semelhantes dentro desse acervo.

Escopo do Trabalho (MVP):

O freelancer será responsável por:

Pesquisa e Recomendação: Sugerir o modelo open-source (Ex: CLIP, ResNet, ViT, etc. Via Hugging Face ou similar) mais adequado para a tarefa de extração de características (vetorização) de imagens.

Script de Indexação (Backend):

Criar um script em Python que monitore (ou execute sob demanda) uma pasta local de imagens (ex: /acervo).

Para cada imagem, processá-la usando o modelo escolhido para gerar um vetor.

Armazenar esses vetores de forma eficiente. Para o mvp, pode ser um banco de dados vetorial simples (como faiss, chromadb) ou até mesmo arquivos .npy/.pkl se o acervo for pequeno.

API de Busca (Backend):

Criar um endpoint de API simples (usando FastAPI, Flask, ou similar).

Este endpoint deve aceitar uma nova imagem como entrada (upload).

O sistema deve vetorizar a imagem de entrada e compará-la (ex: por similaridade de cosseno) com os vetores do acervo local.

A API deve retornar uma lista dos nomes de arquivos das imagens mais similares (ex: top 5).

O que NÃO está no escopo deste MVP:

Interface de usuário (Frontend). A entrega pode ser apenas a API funcional e os scripts.

Treinamento de modelos. Devemos usar modelos pré-treinados open-source.

Gerenciamento de infraestrutura complexa (o sistema deve rodar localmente).

Requisitos Obrigatórios:

Python: Nível avançado.

IA / Machine Learning: Experiência comprovada com modelos de visão computacional (CV).

Bibliotecas de IA: Experiência com transformers (Hugging Face), PyTorch ou TensorFlow.

Bibliotecas de Imagem: Experiência com Pillow (PIL) ou OpenCV.

Armazenamento Vetorial: Conhecimento em bibliotecas como FAISS, Annoy, ou capacidade de implementar busca por similaridade (ex: scikit-learn, numpy).

Seria um diferencial (Nice-to-have):

Experiência na criação de APIs (FastAPI ou Flask).

Conhecimento em Docker (para facilitar a entrega do ambiente).

Portfólio com projetos semelhantes de busca ou classificação de imagens.

Para se candidatar, por favor, envie:

Seu portfólio ou exemplos de projetos anteriores relevantes (especialmente com IA, Python e Visão Computacional).

Uma breve descrição da sua abordagem: Qual modelo open-source você sugeriria inicialmente para este projeto e por quê?

Sua estimativa de tempo (em horas ou dias) para completar este MVP.

Seu valor (preço fechado ou valor/hora).