? Compensación: USD $2,500
- $3,500 / mes ? Ubicación preferida: Colombia o Argentina ? Modalidad: Remoto ?? Inglés: B1 mínimo requerido Trabajamos en proyectos de inteligencia artificial aplicada al sector retail, con el desafío de procesar video proveniente de más de 300 ubicaciones comerciales, con aproximadamente 20 cámaras por ubicación (6,000+ cámaras en total). Nuestro objetivo es desarrollar sistemas capaces de convertir video en información accionable: identificar visitantes únicos, realizar seguimiento de personas entre distintas cámaras, detectar interacciones con productos y generar métricas confiables sobre el comportamiento de los clientes. Buscamos especialmente personas que ya hayan construido, optimizado o desplegado soluciones similares en entornos reales. ? Principales desafíos del rol1. Multi-Camera Tracking & Person Re-Identification (ReID)
• Implementar sistemas de seguimiento de personas utilizando múltiples cámaras.
• Desarrollar y optimizar modelos de Person ReID para asociar identidades entre diferentes streams de video.
• Identificar visitantes únicos evitando duplicaciones cuando una misma persona aparece en múltiples cámaras.
• Resolver desafíos de oclusión, cambios de iluminación, diferentes ángulos de cámara y pérdida temporal de seguimiento.
• Implementar estrategias de asociación de identidades, tracking temporal y deduplicación. 2. Retail Analytics & Customer Behavior
• Desarrollar sistemas para contabilizar clientes únicos por tienda, zona y período.
• Detectar eventos de interacción entre clientes y productos, incluyendo cuándo una persona toma o devuelve un producto.
• Implementar análisis de permanencia (dwell time), recorridos y zonas de mayor actividad.
• Detectar eventos mediante una combinación de Object Detection, Tracking, Pose Estimation y reglas espaciales/temporales.
• Transformar detecciones visuales en métricas de negocio confiables. 3. Object Detection, Tracking & Model Development
• Implementar y optimizar modelos de Object Detection y Multi-Object Tracking (MOT).
• Trabajar con tecnologías como YOLO, OpenCV, ByteTrack, BoT-SORT, DeepSORT, PyTorch o similares.




• Entrenar y ajustar modelos utilizando datasets propios.
• Implementar data augmentation, anotación, limpieza y validación de datasets.
• Evaluar modelos utilizando precision, recall, mAP, IDF1, HOTA y métricas específicas de tracking.
• Reducir falsos positivos, cambios incorrectos de identidad (ID switches) y errores de conteo. 4. Video Processing & GPU Optimization
• Diseñar pipelines eficientes para procesar múltiples streams de video simultáneamente.
• Optimizar inferencia sobre GPU minimizando latencia, consumo de VRAM y costos operativos.
• Trabajar con procesamiento de video en tiempo real y batch.
• Implementar estrategias de frame sampling, batching y optimización de resolución.
• Evaluar arquitecturas cloud, edge y on-premise para despliegues a gran escala.
• Experiencia con NVIDIA GPUs, CUDA, TensorRT, ONNX, DeepStream o similares es altamente valorada. 5. Production AI, Heuristics & Data Engineering
• Integrar modelos dentro de aplicaciones y servicios productivos.
• Desarrollar lógica heurística combinando resultados de distintos modelos.
• Implementar validaciones temporales, espaciales y thresholds de confianza para clasificar eventos.
• Construir data pipelines para procesar y almacenar eventos derivados de video.
• Desarrollar servicios backend y APIs utilizando Python y, preferiblemente, .
NET/C#.
• Trabajar con SQL, bases de datos y plataformas cloud.
• Monitorear calidad del tracking, rendimiento por cámara, latencia, uso de GPU y precisión de eventos en producción. ? Perfil que buscamosRequisitos importantes:
• 2+ años de experiencia cualificado en Computer Vision.
• Experiencia práctica con Object Detection, Multi-Object Tracking y Person ReID.




• Haber trabajado con sistemas de análisis de video en producción, idealmente utilizando múltiples cámaras.
• Experiencia con Python, PyTorch, OpenCV y modelos de detección como YOLO.
• Conocimiento de trackers como ByteTrack, BoT-SORT, DeepSORT o equivalentes.
• Experiencia preparando datasets, entrenando modelos y evaluando resultados.
• Conocimiento de optimización de inferencia y procesamiento acelerado por GPU.
• Capacidad para combinar modelos de Machine Learning con heurísticas y reglas de negocio.
• Experiencia trabajando con Git, APIs, SQL y entornos cloud.
• Inglés B1 mínimo. Será un gran plus si tienes experiencia en:
• Retail Analytics, Smart Stores, Loss Prevention o Video Surveillance Analytics.
• Sistemas de conteo de visitantes únicos utilizando múltiples cámaras.
• Product Pick-Up Detection, Human-Object Interaction Detection o análisis de interacciones en estanterías.
• Seguimiento de personas entre cámaras con diferentes perspectivas.
• NVIDIA DeepStream, TensorRT, ONNX o despliegues en edge devices.
• Arquitecturas de video analytics que procesen cientos o miles de cámaras.
• Desarrollo backend con .
NET/C# y construcción de pipelines de datos. ? Lo que más valoramosNo buscamos únicamente a alguien que sepa entrenar un modelo de Computer Vision. Buscamos un/a ingeniero/a que ya haya enfrentado los desafíos reales de operar sistemas de tracking y video analytics, incluyendo:
• ¿Cómo contar 1,000 clientes únicos cuando aparecen repetidamente en 20 cámaras?
• ¿Cómo identificar que una persona tomó un producto sin confundirlo con alguien que simplemente pasó cerca?
• ¿Cómo mantener una identidad consistente cuando una persona desaparece de una cámara y reaparece en otra?
• ¿Cómo procesar miles de streams de video manteniendo costos de infraestructura razonables?
• ¿Cómo medir y mejorar la precisión de estos sistemas en ambientes comerciales reales? Si has trabajado resolviendo este tipo de problemas y te interesa construir sistemas de Computer Vision que operen a gran escala, nos encantaría conocer tu experiencia.

📌 Computer Vision Engineer (Cali)
🏢 Blueflowtech
📍 Cali