Estamos em busca de um(a) **Cientista de Dados Geoespaciais Pleno** para integrar nosso time de Data Science. O profissional será responsável por analisar, tratar e modelar **dados georreferenciados** de diferentes fontes (imagens de satélite, drones, sensores e dados topográficos), aplicando técnicas de ciência de dados e inteligência artificial para gerar insights e apoiar a tomada de decisão em projetos estratégicos. **Responsabilidades** * Processar, limpar e integrar **dados geoespaciais** em diferentes formatos (raster, vetor, shapefiles, GeoTIFF, entre outros); * Realizar análises espaciais e geostatísticas, incluindo interpolações, segmentações e extração de features; * Automatizar fluxos de processamento e análises usando **Python**; * Utilizar ferramentas GIS como **QGIS**, **ArcGIS** ou similares para visualização, manipulação e análise espacial; * Aplicar modelos de **machine learning** em dados geográficos (classificação, regressão, clusterização, etc.); * Desenvolver pipelines e scripts escaláveis para tratamento de grandes volumes de dados; * Colaborar com equipes multidisciplinares (engenharia, meio ambiente, energia, planejamento) para geração de produtos e relatórios técnicos; * Apoiar o desenvolvimento de soluções de IA aplicadas a problemas geoespaciais. **Diferenciais** * Conhecimento em **redes neurais** (CNNs aplicadas a imagens de satélite ou drones); * Experiência com **processamento em nuvem** (AWS, GCP, Azure) e big data geoespacial (Dask, Spark, PostGIS); * Familiaridade com **Deep Learning Geoespacial** (TensorFlow, PyTorch, Segmentação Semântica, etc.); * Experiência com **LiDAR**, **DTM/DSM**, ou **análise temporal** de imagens; * Conhecimento em **banco de dados espaciais** (PostGIS, SpatiaLite). * Formação em Engenharia, Ciência de Dados, Geoprocessamento, Geografia, Computação ou áreas correlatas; * Experiência comprovada com **dados georreferenciados** e ferramentas GIS (QGIS, ArcGIS, GDAL, etc.); * Domínio de **Python** e bibliotecas voltadas a dados geoespaciais (**GeoPandas, Rasterio, Shapely, PyProj, Fiona**); * Conhecimento em **estatística, análise exploratória e machine learning básico** (scikit\-learn, XGBoost, etc.); * Experiência em manipulação de grandes datasets e automação de rotinas analíticas.