O Analista Florestal Biometrista tem foco em ciência de dados liderando o desenvolvimento de novas funcionalidades no Sistema SmartForest e em seus sistemas correlatos. É responsável por manter, desenvolver e implementar rotinas e análises de processamento e interpretação estatística de dados florestais e geoespaciais garantindo assim que a Treevia esteja sempre na fronteira da inovação tecnológica e científica. Atividades: Projetar e implementar modelos preditivos usando técnicas de aprendizado de máquina. Coletar, limpar e organizar grandes conjuntos de dados florestais para uso em análises. Desenvolver soluções escaláveis e eficientes para lidar com grandes volumes de dados florestais. Desenvolver e implementar algoritmos e análises de processamento florestal no sistema SmartForest. Otimizar os algoritmos existentes com foco em automatização, performance e adequação estatística. Liderar atividades internas ou externas relacionadas ao processamento de dados florestais. Desenvolver e implementar algoritmos relacionados a modelagem hipsométrica, volumétrica, carbono, sortimento, classificação de sítio, prognose, geoestatística, dentre outros. Ser referência técnica em assuntos relacionados a monitoramento e quantificação de volume, biomassa e carbono, em florestas plantadas ou nativas. Trabalhar com as equipes de Inovação e Sustentação para garantir a integração adequada dos algoritmos e análises no sistema, entregando soluções de alta qualidade e escaláveis. Analisar dados florestais existentes e fornecer insights para o cliente e as equipes de gestão. Manter-se atualizado com as últimas tecnologias e tendências em ciência de dados e aprendizado de máquina. Auxiliar em demais atividades operacionais/administrativas, para garantir o bom atendimento dos setores/clientes. Requisitos: Bacharelado em Engenharia Florestal, com Mestrado e/ou Doutorado na área. Experiência comprovada em implementação de algoritmos e análises de processamento florestal. Experiência comprovada com fluência em programação em R e/ou outras linguagens de programação. Conhecimento em banco de dados. Familiaridade com técnicas de aprendizado de máquina e mineração de dados. Excelentes habilidades de comunicação verbal e escrita em português e inglês. Habilidade para trabalhar em equipe, resolver problemas e gerenciar várias tarefas simultaneamente.