Nuestro profundo entendimiento de los conceptos fundamentales, aplicaciones y tendencias emergentes en este campo tecnológico en constante evolución nos permite sobresalir en la selección de profesionales altamente calificados. Hemos adquirido conocimientos especializados en técnicas de procesamiento de imágenes, detección de objetos, reconocimiento de patrones y aprendizaje profundo utilizados en Computer Vision.
En Steneg, entendemos la importancia de la excelencia técnica en el campo de Computer Vision y nos enorgullece nuestra capacidad para evaluar rigurosamente a los candidatos y seleccionar a los profesionales más destacados en esta disciplina. Además, reconocemos que el campo de Computer Vision está en constante evolución, y por lo tanto, también ponemos un fuerte énfasis en evaluar habilidades en modelos de redes neuronales y técnicas de aprendizaje profundo. Buscamos candidatos que sean competentes en arquitecturas convolucionales y otras técnicas cruciales en el entorno actual de Computer Vision.
Librerias y Herramientas
Red de Contactos
Procesamiento
Durante nuestras exhaustivas entrevistas, profundizamos en las habilidades esenciales que forman la base de Computer Vision. Esto incluye un análisis detallado de técnicas clásicas, como la manipulación de Histogramas para analizar distribuciones de intensidad de píxeles y la aplicación de Algoritmos de Canny para una detección precisa de bordes en imágenes. También evaluamos la capacidad de aplicar operadores de Sobel y Prewitt para el procesamiento de gradientes en imágenes y el uso de filtros de Laplace para realzar características y contornos. Además, examinamos el conocimiento en transformadas de Fourier para análisis de frecuencia en imágenes y la aplicación de filtros Gaussianos para suavizar y mejorar la calidad de la imagen. Entendemos que estas habilidades forman la base de una capacidad de Computer Vision fuerte y versátil.
Steneg se destaca por su extensa y sólida red de contactos en el campo de Computer Vision. Hemos establecido conexiones con una amplia gama de profesionales, incluidos ingenieros altamente capacitados, científicos de datos expertos, investigadores líderes en el campo y desarrolladores especializados en áreas críticas como algoritmos de Computer Vision, procesamiento de imágenes y aprendizaje profundo, entre otras disciplinas relacionadas. Esta red de contactos nos permite acceder a un grupo diversificado de candidatos altamente calificados, asegurando que podemos seleccionar el mejor talento para satisfacer las necesidades de nuestros clientes en el emocionante campo de Computer Vision.
CPU (Unidad de Procesamiento Central)
- Procesamiento de imágenes en dispositivos móviles: En dispositivos móviles como smartphones y tabletas, donde la eficiencia energética es crucial, las CPU permiten aplicaciones de realidad aumentada, escáneres de documentos y filtros fotográficos.
- Procesamiento de imágenes en tiempo real: Las CPU pueden ser adecuadas para tareas de Computer Vision en tiempo real, como la detección de rostros en webcams o la mejora de video en tiempo real.
- Procesamiento de imágenes médicas: En aplicaciones médicas, las CPU se utilizan para procesar imágenes médicas, como la detección de anomalías en imágenes de Resonancia Magnética (MRI) o Tomografía Computarizada (CT).
VPU (Unidad de Procesamiento de Visión)
- Cámaras de seguridad y vigilancia: En sistemas de seguridad y vigilancia, las VPU permiten la detección de objetos en tiempo real, seguimiento y análisis de video, identificando objetos, rostros o patrones de comportamiento sospechoso en videos de alta resolución.
- Robótica autónoma: En robótica autónoma, como robots de entrega o vehículos autónomos, las VPU detectan obstáculos, peatones y señales de tráfico, asegurando una navegación segura.
- Drones y Vehículos Aéreos No Tripulados (UAVs): Las VPU son esenciales para los UAVs, permitiéndoles realizar tareas como seguimiento, mapeo y detección de objetos en tiempo real durante el vuelo.
GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico)
- Aprendizaje profundo y entrenamiento de modelos: Las GPU son esenciales para entrenar modelos de aprendizaje profundo, como Redes Neuron
- Renderizado y simulación: En aplicaciones de renderizado 3D y simulación, como videojuegos y entornos virtuales, las GPU aceleran el procesamiento gráfico, mejorando la experiencia del usuario.
- Procesamiento de video en tiempo real: Las GPU son ideales para aplicaciones de procesamiento de video en tiempo real, como la transcodificación de video, mejora de video y seguimiento y análisis de objetos en flujos de video.
