Buscamos um desenvolvedor especializado em visão computacional para assumir o core tecnológico do projeto X9 Localiza. O objetivo principal é evoluir nosso motor de reconhecimento de placas (LPR/ALPR) para um nível de alta performance e confiabilidade. Escopo técnico e responsabilidades: - Otimização do modelo de detecção: refinar o uso de YOLOv8/v10 (ou superior) para identificação de placas em condições adversas (baixa luminosidade, ângulos inclinados e alta velocidade). - Reconhecimento de veículos pesados: implementar a lógica de reconhecimento específica para placas de caminhões e máquinas agrícolas, diferenciando-as de veículos de passeio. - Redução de falsos positivos: melhorar os filtros de pré-processamento de imagem (grayscale, bilateral filter, Canny edge) para garantir que apenas placas válidas sejam processadas. - Pipeline de integração: conectar o scanner via API ao nosso backend, garantindo que o alerta de "veículo com restrição" seja disparado instantaneamente no aplicativo. Desejável: experiência com OpenCV, Python e React Native, além de familiaridade com integração via APIs e requisitos de baixa latência para sistemas em tempo real.