Descripción general

Nuestro equipo desarrolla soluciones avanzadas en el campo de Edge AI: tecnologías que permiten el procesamiento de datos y el análisis de video en el dispositivo sin enviar información a la nube. Creamos productos que cumplen con altos estándares de seguridad y con los requisitos del RGPD.

Por qué está abierta esta posición

Necesitamos implementar un sistema de Edge AI MVP: firmware para Raspberry Pi 4, un servicio intermedio WebSocket e integración con AWS y una API Laravel para análisis y paneles de control. El proyecto requiere un especialista con experiencia en IoT, integraciones de backend y sistemas en tiempo real.

Sobre el proyecto

Edge AI es una solución para el procesamiento local de video desde cámaras: analiza metadatos demográficos y de comportamiento sin almacenar imágenes, activa cambios de contenido y agrega datos en paneles de control.

Misión del rol

Construir una arquitectura fiable, segura y conforme al RGPD que permita el análisis de video en el dispositivo, transfiera datos anónimos a la nube y garantice reacciones instantáneas del reproductor ante eventos detectados.

Responsabilidades

• Desarrollo e implementación de la arquitectura de procesamiento de datos para Raspberry Pi;
• Integración de modelos de IA para reconocimiento facial;
• Optimización del rendimiento y garantía de la seguridad de los datos;
• Desarrollo de un módulo en Laravel para obtener estadísticas desde AWS dentro de un proyecto existente;
• Colaboración con los equipos de I+D y de Producto para entregar el MVP y escalar la solución posteriormente.

Habilidades requeridas:

• Más de 4 años de experiencia comercial en desarrollo con Laravel;
• Amplio conocimiento de protocolos de red, WebSocket y API REST;
• Experiencia trabajando con Linux;
• Experiencia en integraciones con AWS;
• Conocimiento de los principios del RGPD, procesamiento seguro de datos y encriptación;
• Comprensión de arquitecturas de sistemas distribuidos, mecanismos de caché y comunicación en tiempo real.

Deseable:

• Experiencia en implementación y optimización de modelos de IA/ML;
• Experiencia con prácticas DevOps (Docker, CI/CD, monitoreo);
• Experiencia trabajando con Raspberry Pi;
• Participación en la creación de productos MVP desde cero.