Bolsista Inovação

2 semanas atrás


Recife, Brasil Scinet Institute Tempo inteiro

O Scinet Institute busca um **Bolsista de Inovação** para atuar em um projeto de ponta na área de **agronomia**.

**DESCRIÇÃO DA VAGA**

Você terá a oportunidade de atuar em um projeto de visão computacional para desenvolver soluções inovadoras em agricultura de precisão. O profissional será responsável por criar algoritmos para análise de imagens aéreas e de solo, visando detecção objetos, falhas no plantio, e estimativa de produção.

É essencial conhecimento em aprendizado de máquina, processamento de imagens e uso de drones. Experiência com Python, OpenCV e bibliotecas como TensorFlow ou PyTorch será um diferencial. O trabalho envolve colaboração com agrônomos e engenheiros de dados em ambiente multidisciplinar. O bolsista deverá colaborar na identificação de padrões e estratégias que melhorem a tomada de decisão no campo, utilizando tecnologias inovadoras e soluções baseadas em IA. É essencial um perfil analítico, com visão crítica sobre o impacto das variáveis na produtividade e sustentabilidade das culturas objeto da pesquisa.

**RESPONSABILIDADES E ATRIBUIÇÕES**

Neste projeto desafiador e inovador, você será responsável por:

- **Desenvolver e treinar modelos de visão computacional**:Projetar algoritmos e redes neurais para análise automática de imagens agrícolas, incluindo identificação de objetos e falhas no plantio.
- **Coletar, processar e analisar imagens aéreas e terrestres**: Trabalhar com imagens capturadas por drones, satélites ou sensores no campo, aplicando técnicas de pré-processamento, correção e alinhamento geográfico.
- **Desenvolvimento de Modelos de IA**: Apoiar no desenvolvimento e treinamento de modelos de IA para previsão de condições agrícolas, como necessidade de irrigação, fertilização e controle de pragas.
- **Integrar soluções de visão computacional com plataformas agrícolas**: Desenvolver APIs e pipelines para conectar os algoritmos aos sistemas de gestão agrícola (FMIS), dashboards ou aplicativos de campo.
- **Colaborar com equipes multidisciplinares**: Trabalhar em conjunto com agrônomos, engenheiros agrônomos, cientistas de dados e desenvolvedores para garantir que as soluções atendam às necessidades do campo.
- **Testar e validar os modelos com dados reais de campo**: Avaliar o desempenho dos modelos em ambientes reais, realizar calibrações e propor melhorias com base em feedback técnico e agrícola.
- **Manter-se atualizado com avanços em visão computacional e IA**: Pesquisar novas técnicas, ferramentas e tendências da área para aplicar inovação contínua ao projeto.

**REQUISITOS E QUALIFICAÇÕES**

**Formação Mínima**:

- Ensino Superior em Ciência da Computação, Sistemas de Informação ou Tecnologia da Informação

**Formação Desejável**:

- Pós graduação completa em Ciências da Computação, Tecnologia da Informação ou áreas afins

**Conhecimentos Técnicos Essenciais**:

- Microsoft Office
- Análise de Dados e Estatísticas
- Linguagens de programação**:Python** (essencial)
- Bibliotecas de visão computacional**:OpenCV, scikit-image**:

- Frameworks de IA**:TensorFlow, PyTorch, Keras**:

- Ambientes de desenvolvimento**:Jupyter Notebook, VS Code**

**Conhecimentos Técnicos Desejáveis (diferenciais)**:

- Linguagens de programação: R e Java
- Familiaridade com infraestrutura de nuvem para Machine Learning (AWS, Azure, Google Cloud)
- Ferramentas geoespaciais: QGIS, GDAL
- Processamento em nuvem: Google Earth Engine, AWS
- Plataformas de drone/sensores: DJI SDK, Pix4D, Agisoft Metashape (para mapeamento aéreo)
- Banco de dados e Big Data: PostgreSQL/PostGIS, NoSQL, Hadoop/Spark

Tipo de vaga: Temporário
Duração do contrato: 24 meses

Horário de trabalho:

- De segunda à sexta-feira

Pergunta(s) de seleção:

- Qual sua pretenção de valor de Bolsa?
- Possui domínio em Análise de Dados e Estatísticas?
- Possui domínio em Linguagens de programação Python?

**Experiência**:

- Desenvolvimento de Projetos Tecnológicos e/ou de Inovação? (obrigatório)

Prazo para inscrição: 09/06/2025
Data de início prevista: 11/06/2025


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