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Descrição do Projeto
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).