Haces que las cámaras que el cliente ya tiene dejen de ser video y se vuelvan decisiones: qué pasó, dónde, a qué hora, con el fragmento que lo prueba. El video se queda en el sitio del cliente.
El rol
Entrenar y ajustar modelos de detección, segmentación y seguimiento sobre video real.
Hacerlos correr en el sitio del cliente, sobre cámaras y grabadores que ya existen.
Convertir lo que el modelo ve en eventos con hora, lugar y fragmento de video.
Medir falsos positivos y negativos con el cliente y decidir qué umbral se puede firmar.
Tus primeros 90 días
30 díasCorres el pipeline de visión vigente sobre video de prueba y entregas una mejora medida.
60 díasLlevas un caso completo: del video de la cámara al aviso que recibe el jefe de turno.
90 díasUn modelo tuyo corre sobre las cámaras de un cliente con su tasa de error documentada.
Stack y herramientas
Lo que buscamos
Has entrenado o ajustado un modelo de visión y sabes por qué falla.
Python con soltura y criterio para medir, no solo para correr ejemplos.
Entiendes los límites de una cámara: luz, ángulo, resolución, compresión.
Escribes código que corre igual en tu máquina que en un equipo del cliente.
Experiencia con YOLO, ByteTrack u otros rastreadores.
Video por RTSP u ONVIF, grabadores DVR y NVR.
Optimización de modelos para equipo sin GPU notable.
Cómo es trabajar aquí
Lo que construyes entra a productos que operan organizaciones reales. Trabajas directo con los fundadores, sin capas entre tu código y producción, y con la misma regla que ponemos a la inteligencia: lo crítico lo firma una persona.
📌 Visión Artificial Centro (Ciudad de México)
🏢 Nuvnext
📍 Ciudad de México
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