Cientista de dados

Há 19 horas

Lavras, Brasil EnvironBIT Tempo inteiro

Cargo: Cientista de Dados – Modelagem preditiva


Tipo de Bolsa: Bolsa de Desenvolvimento Tecnológico Nível I (R$ 5.200,00). O valor não é negociável devido ser um projeto da Fapemig.


Requisitos para a Bolsa:

  • Possuir título de doutor em área compatível com as atividades previstas no projeto;
  • ou possuir título de graduação, com no mínimo 6 (seis) anos de efetiva experiência em atividades de pesquisa, desenvolvimento tecnológico ou inovação, relacionadas com as atividades do projeto.


Local de Trabalho: Preferencialmente presencial na sede da EnvironBIT, em Lavras, Minas Gerais. A atuação em home office é possível para residentes em Minas Gerais, mas daremos preferência a candidatos que possam trabalhar presencialmente.


Duração da Bolsa: 22 meses


Início: fevereiro de 2025


Descrição Geral:

O Cientista de Dados será responsável pela análise geoespacial, desenvolvimento e aplicação de modelos preditivos, e integração de técnicas de inteligência artificial para identificar e prever áreas de alto risco em rodovias. Esse profissional deverá possuir sólida formação em ciências exatas, raciocínio lógico apurado, forte experiência em programação e estatística, bem como capacidade de lidar com grande diversidade de dados (geoespaciais, acidentes, fauna e infraestrutura viária).

Além disso, o profissional atuará em um ambiente multidisciplinar – colaborando com desenvolvedores, outros cientistas de dados, especialistas em geoinformação e biólogos – com o objetivo de aprimorar a segurança viária e proteger a fauna, por meio da identificação de padrões e da previsão de riscos.


Atividades Principais:


1.Desenvolvimento de Modelos Preditivos para Análise Geoespacial:

•Criar e implementar modelos de machine learning (classificação, regressão, clustering geográfico) que utilizem dados georreferenciados para identificar padrões de risco em trechos rodoviários.

•Aplicar técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionado, incluindo detecção de hotspots e análise de padrões espaciais.

2.Análise e Modelagem Geoespacial:

•Realizar análises geoespaciais avançadas, combinando dados de localização com informações sobre acidentes, fauna e infraestrutura, para melhorar a precisão e a robustez das previsões.

•Utilizar métodos de análise espacial (por exemplo, regressão geograficamente ponderada, interpolação, análise de padrões pontuais) para capturar as dinâmicas espaciais e compreender melhor os fatores associados ao risco.

3.Manipulação e Processamento de Dados Geográficos para Modelagem:

•Trabalhar com dados georreferenciados, assegurando a limpeza, integração, formatação e alinhamento dos dados com outras bases relevantes.

•Colaborar com engenheiros de dados, cientistas de dados focados em dados tabulares e especialistas em geo para garantir que os dados espaciais estejam prontos e adequados para as análises e modelagens.

4.Validação, Ajuste e Integração de Modelos Preditivos:

•Validar e ajustar modelos preditivos com foco em dados espaciais, garantindo previsões consistentes e aplicáveis a intervenções estratégicas nas rodovias.

•Desenvolver métricas de avaliação apropriadas para modelos geoespaciais e integrar esses modelos a sistemas internos, possivelmente fazendo deploy via APIs, em ambiente on-premise ou em nuvem.


Aptidões Requeridas:


1.Formação e Estatística:

•Formação em ciências exatas (Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática ou áreas correlatas).

•Sólido conhecimento de estatística, inferência, raciocínio lógico e análise quantitativa.

2.Programação e Manipulação de Dados:

•Experiência profunda em programação, especialmente em Python, com domínio de bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-Learn e Matplotlib.

•Experiência com limpeza, integração, formatação e análise exploratória de dados, incluindo dados geoespaciais (Geopandas, Shapely).

3.Modelagem Preditiva e Machine Learning:

•Experiência comprovada na aplicação de modelos de machine learning (classificação, regressão, clustering) a dados complexos.

•Capacidade de ajustar, avaliar e otimizar modelos, assim como implementar técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionado em um contexto espacial.

4.Dados Geoespaciais e Visualização:

•Proficiência em manipulação e análise de dados espaciais, uso de ferramentas GIS (QGIS, ArcGIS) e visualização com ferramentas como Folium, Mapbox ou Carto.

•Conhecimento de SQL para dados espaciais (PostGIS) e habilidades para consultas complexas a bancos de dados.

5.Inglês Técnico:

•Leitura e escrita em inglês para compreender documentação, artigos científicos e comunicar resultados analíticos em nível internacional.


Aptidões Desejadas:


1.Redes Neurais e Deep Learning:

•Experiência com TensorFlow ou PyTorch, incluindo redes neurais convolucionais, se houver necessidade de lidar com imagens georreferenciadas ou visão computacional.

2.Uso de IA Generativa (ChatGPT):

•Familiaridade com ferramentas de IA generativa para auxiliar em fluxos de análise ou documentação.

3.ETL, Cloud e Deploy via API:

•Conhecimento em processos ETL, integração com GCP ou AWS para escalabilidade e deploy de modelos via APIs, garantindo performance e confiabilidade.

4.Aprendizado Multi-Tarefa:

•Experiência com técnicas de aprendizado que permitem modelar múltiplas variáveis simultaneamente, otimizando a utilização dos dados disponíveis.


Soft Skills:


•Capacidade Analítica e Pensamento Crítico:

Habilidade para interpretar dados complexos, identificar padrões e gerar insights relevantes.


•Comunicação Técnica:

Capacidade de documentar e explicar métodos, resultados e recomendações de forma clara e acessível, tanto para técnicos quanto para não especialistas.


•Trabalho em Equipe e Colaboração Multidisciplinar:

Facilidade de interação com devs, cientistas de dados, geógrafos e biólogos, integrando diversas perspectivas e conhecimentos para atingir resultados mais robustos.


•Proatividade e Autonomia:

Iniciativa para propor melhorias, testar novas abordagens analíticas e assumir a liderança na resolução de problemas complexos.


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