Cientista de Dados Pleno – Geoprocessamento de Imagens e GIS

Você é apaixonado por dados, tecnologia e agronegócio?

Estamos buscando uma pessoa Cientista de Dados Pleno para integrar o time da BIP Brasil e 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.

Na BIP, você trabalhará em um ambiente colaborativo e multidisciplinar, com profissionais de dados, tecnologia, geotecnologias, engenharia e negócio. Valorizamos a curiosidade, a autonomia, o aprendizado contínuo e a capacidade de transformar problemas complexos em soluções pragmáticas.

• 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.
• Buscamos uma pessoa com experiência em ciência de dados, geoprocessamento ou análise espacial, que tenha interesse em compreender os desafios do agronegócio e desenvolver soluções conectadas às necessidades reais dos clientes.
• Experiência anterior no setor agro será considerada um diferencial, mas não é obrigatória.

• Formação superior completa em Ciência de Dados, Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia, Geografia, Agronomia, Geoprocessamento ou áreas relacionadas.
• Também consideramos profissionais de outras formações que possuam experiência compatível com os desafios da posição.

Requisitos

• 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.

Conhecimentos desejáveis

Não é necessário possuir experiência em todas as tecnologias e competências abaixo:

• 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.

Diferenciais

• 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.

CONHEÇA NOSSOS BENEFÍCIOS

Alguns dos nossos benefícios são flexíveis para que você possa distribuí-los de acordo com suas necessidades, interesses e momento de vida. São eles:

• All Points (Programa de pontos para passagens áreas 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.

Outros benefícios:

• 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.

PROGRAMAS DE DESENVOLVIMENTO

Um dos pontos fortes de ser Biper é que ousamos em pensar como empreendedores e moldamos nosso futuro com nossa capacidade de pensar minuciosamente e agir com três passos à frente, pavimentando o caminho para o futuro que nossos clientes querem viver.

E para isso, precisamos estar constantemente aprendendo e reaprendendo, somos #LifeLongLearning.

Na BIP temos programas consolidados a nível Global e nacional para que você tenha uma jornada de desenvolvimento, crescimento e liberdade para você conquistar o que sonha. Aqui você é o protagonista da sua carreira!

Vamos juntos nessa? Confere os principais programas que a BIP pode te oferecer para você chegar aonde deseja:

• Um centro de CAPACITAÇÃO e FORMAÇÃO Global com os conteúdos e cursos mais atualizados do mercado;
• Flex Time - um momento da sua semana dedicado para o seu desenvolvimento;
• Programas de mentoria com Líderes referências em sua atuação;
• Avaliação de Desempenho semestral;
• Cultura de Feedback e 1:1 recorrentes com sua liderança e time;
• Acompanhamento de um Plano de Desenvolvimento personalizado pra você e com seus objetivos;
• Darwin - Programa global de formação de jovens talentos, para desenvolver soft e hard skills;
• Grounding –Um programa Global de formação para os profissionais recém contratados em todo o mundo que estão no começo da carreira de consultoria;
• Induction - Onboarding Internacional conduzido por Heads de RH e negócio para os novos entrantes da Bip de todos os países para promover nossa cultura, valores, proposito e apresentar nossos programas de iniciativa Global.
• Spinnaker: Treinamento focado em aprimorar habilidades estratégicas de Gerentes e Gerentes Seniores, apoiando e facilitando o desenvolvimento de negócios dentro de um ecossistema complexo.