Cientista de Dados Pleno

🌍 Remoto📍 Remoto

Descrição da Vaga

A BIP Brasil está em busca de um Cientista de Dados Pleno para atuar em projetos de transformação orientados por dados no setor agro. Nesta posição, você participará do desenvolvimento de modelos analíticos e soluções baseadas em machine learning, dados geoespaciais, imagens de satélite e outras fontes de informação relevantes para o agronegócio. Os projetos poderão envolver temas como monitoramento agrícola, previsão de produtividade, identificação de padrões, análise territorial, riscos climáticos, uso do solo, inteligência de mercado, eficiência operacional e suporte à tomada de decisão.

Responsabilidades

Desenvolver e implementar modelos de machine learning e técnicas estatísticas aplicadas a desafios do agronegócio.
Analisar dados geoespaciais, agronômicos, climáticos, operacionais e de mercado.
Processar imagens de satélite, fotografias aéreas e outras fontes de sensoriamento remoto.
Desenvolver modelos para classificação, segmentação, previsão, detecção de padrões e geração de insights.
Criar e otimizar algoritmos de geoprocessamento para automatizar análises e tratamentos de dados.
Utilizar ferramentas GIS para análise, interpretação e visualização de informações espaciais.
Integrar dados provenientes de APIs, bancos de dados, arquivos, plataformas geoespaciais e fontes externas.
Estruturar processos de preparação, validação e enriquecimento de dados.
Apoiar a construção de indicadores, dashboards, mapas temáticos e produtos analíticos.
Avaliar a qualidade, o desempenho e a aplicabilidade dos modelos desenvolvidos.
Documentar metodologias, premissas, resultados e limitações das análises.
Elaborar relatórios e apresentações com os principais resultados e recomendações.
Trabalhar em conjunto com equipes de tecnologia, dados, especialistas de negócio e clientes.
Traduzir necessidades do negócio em hipóteses analíticas e soluções baseadas em dados.
Apoiar a implantação e a evolução de modelos em ambientes produtivos.

Requisitos

✓Formação superior completa em Ciência de Dados, Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia, Geografia, Agronomia, Geoprocessamento ou áreas relacionadas
✓Experiência com desenvolvimento de modelos de machine learning ou análises estatísticas
✓Conhecimento de Python ou R para tratamento de dados, modelagem e análise
✓Conhecimento de bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-learn ou equivalentes
✓Experiência com dados geoespaciais, análise espacial ou geoprocessamento
✓Familiaridade com ferramentas como QGIS, ArcGIS ou plataformas equivalentes
✓Conhecimento de SQL e bancos de dados relacionais
✓Capacidade de preparar, tratar, validar e analisar diferentes conjuntos de dados
✓Capacidade de interpretar resultados e comunicar conclusões de maneira clara
✓Conhecimento de métricas de avaliação e validação de modelos
✓Facilidade para trabalhar de forma colaborativa em equipes multidisciplinares
✓Capacidade de compreender problemas de negócio e transformá-los em abordagens analíticas
•Processamento e análise de imagens de satélite ou fotografias aéreas
•Sensoriamento remoto e índices de vegetação
•Bibliotecas geoespaciais como GeoPandas, Rasterio, GDAL, Shapely ou equivalentes
•Google Earth Engine ou outras plataformas de processamento geoespacial
•Bancos de dados espaciais, como PostgreSQL e PostGIS
•Técnicas de deep learning e visão computacional
•Frameworks como TensorFlow, PyTorch ou Keras
•Modelos de séries temporais, previsão e detecção de anomalias
•Plataformas de cloud computing, como AWS, Google Cloud ou Microsoft Azure
•Databricks, Spark ou tecnologias para processamento distribuído
•Git e práticas de versionamento de código
•APIs, containers e fundamentos de implantação de modelos
•Ferramentas de visualização, como Power BI, Tableau, Matplotlib ou Plotly
•Práticas de MLOps, monitoramento e gestão do ciclo de vida de modelos
•Experiência com projetos relacionados ao agronegócio
•Conhecimento de produção agrícola, clima, solo, culturas, operações agrícolas ou cadeias produtivas
•Experiência com modelos de previsão de produtividade ou monitoramento de lavouras
•Conhecimento de dados meteorológicos, agronômicos ou territoriais
•Experiência com análise de uso e cobertura do solo
•Conhecimento de estatística espacial e séries temporais
•Experiência na implantação de modelos em ambientes corporativos
•Cursos, especializações ou certificações em Ciência de Dados, Inteligência Artificial, Geoprocessamento, Sensoriamento Remoto ou Agronegócio

Benefícios

✓All Points (Programa de pontos para passagens aéreas e hospedagens)
✓Assistência Médica
✓Assistência Odontológica
✓Seguro de vida
✓Convênio para Pet
✓Mobilidade (incluindo opção de combustível e Uber, 99)
✓Reembolso Flex (óculos, vacinas, educação, shows e outros)
✓Vale Refeição e/ou Vale Alimentação
✓Birthday off
✓Wellhub (Gympass)
✓Clube Alelo com diversos descontos em lojas e farmácias
✓Licença Maternidade de 180 dias
✓Licença Paternidade de 30 dias
✓Auxílio creche no primeiro ano do bebê
✓Vale Transporte conforme a demanda do projeto ou área
✓Programa de bônus anual
✓Comissionamento por indicação de novos clientes
✓Centro de capacitação e formação global com conteúdos e cursos atualizados
✓Flex Time - momento da semana dedicado ao desenvolvimento
✓Programas de mentoria com líderes
✓Avaliação de Desempenho semestral
✓Cultura de Feedback e 1:1 recorrentes
✓Acompanhamento de um Plano de Desenvolvimento personalizado

Categorias

Data Science / Analytics

Sobre a Empresa

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