Machine/Deep Learning Engineer - Remote Sensing

Solved - Soluçoes em Geinformação; Palhoça; Teletrabalho; BRL 60.000 - 100.000; Tempo integral

Resumo da oferta

An innovative firm is seeking a talented Data Scientist to join their team and enhance the analysis of vast geospatial datasets generated by the MapBiomas project. In this role, you will work with cutting-edge technologies in remote sensing, machine learning, and statistical analysis to extract valuable insights about land use dynamics and their environmental implications. You will collaborate with a multidisciplinary team, communicate findings effectively, and contribute to continuous improvement in data analysis processes. This position offers a dynamic and collaborative work environment where your contributions can have a significant social and environmental impact.

Serviços

Competitive salary

Flexible work arrangements

Continuous learning and professional development

Dynamic and collaborative work environment

Opportunity to work on impactful projects

Qualificações

• Bachelor's degree in Computer Science, Statistics, or related fields.
• Proven experience in data science projects with machine learning models.

Responsabilidades

• Develop and implement machine learning models for geospatial data analysis.
• Collaborate with a multidisciplinary team to define problems and propose data-driven solutions.

Conhecimentos

Python

Machine Learning

Data Analysis

Statistical Algorithms

Geospatial Data Analysis

Communication Skills

Formação académica

Bachelor's in Computer Science

Master's or PhD in relevant fields

Ferramentas

scikit-learn

TensorFlow

PyTorch

Pandas

NumPy

GeoPandas

GDAL

rasterio

shapely

Google Cloud

Descrição da oferta de emprego

Direct message the job poster from Solved - Soluçoes em Geinformação

Estamos buscando um(a) Cientista de Dados talentoso(a) para integrar nossa equipe e impulsionar a análise e interpretação dos vastos conjuntos de dados geoespaciais gerados pelo projeto MapBiomas. Você terá a oportunidade de trabalhar com tecnologias de ponta em sensoriamento remoto, processamento de imagens, aprendizado de máquina e análise estatística para extrair insights valiosos sobre as dinâmicas do uso da terra e suas implicações ambientais.

Responsabilidades:

• Desenvolver e implementar modelos de aprendizado de máquina e algoritmos estatísticos para análise de dados de sensoriamento remoto e outras fontes de informação geográfica.
• Processar, limpar e preparar grandes volumes de dados geoespaciais para análise.
• Explorar e visualizar dados para identificar padrões, tendências e anomalias relacionadas ao uso da terra.
• Colaborar com a equipe multidisciplinar do MapBiomas (engenheiros florestais, geógrafos, cientistas da computação, etc.) para definir problemas e propor soluções baseadas em dados.
• Comunicar de forma clara e eficaz os resultados das análises para públicos diversos, incluindo relatórios técnicos, apresentações e visualizações interativas.
• Contribuir para a melhoria contínua dos processos de análise de dados do projeto.
• Manter-se atualizado sobre as últimas tendências e tecnologias em ciência de dados e sensoriamento remoto.

Qualificações:

• Graduação completa em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia, Geociências ou áreas afins.
• Experiência comprovada em projetos de ciência de dados, incluindo desenvolvimento e implementação de modelos de aprendizado de máquina (regressão, classificação, clustering, etc.).
• Proficiência em linguagens de programação como Python (mandatório) e familiaridade com bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Pandas, NumPy e GeoPandas.
• Experiência com análise de dados geoespaciais e ferramentas de geoprocessamento (e.g., GDAL, rasterio, shapely).
• Conhecimento de bancos de dados (SQL e NoSQL)).
• Familiaridade com ambientes de computação em nuvem (e.g., Google Cloud) é desejável.
• Habilidade de trabalhar de forma colaborativa em equipes multidisciplinares.
• Excelente capacidade de comunicação oral e escrita.
• Interesse genuíno por questões ambientais e de uso da terra.

Diferenciais:

• Mestrado ou doutorado em áreas relevantes.
• Experiência com análise de séries temporais de dados de sensoriamento remoto.
• Conhecimento de plataformas como Google Earth Engine.
• Experiência com metodologias ágeis.
• Publicações científicas na área.
• A oportunidade de trabalhar em um projeto com grande impacto social e ambiental.
• Um ambiente de trabalho dinâmico, colaborativo e desafiador.
• Possibilidade de aprendizado e desenvolvimento profissional contínuo.
• Remuneração competitiva e benefícios (a definir).
• Flexibilidade de trabalho (a depender da política do projeto).

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