A Agromai é uma empresa inovadora no setor agrícola, dedicada a conectar produtores rurais com soluções tecnológicas sustentáveis. Estamos expandindo nossa equipe de Ciência de Dados para impulsionar análises avançadas que otimizem processos agrícolas por meio de dados geográficos e espaciais. Junte-se a nós para resolver desafios reais no agronegócio!
Descrição da Vaga:
Buscamos um profissional com formação em Física, Matemática ou áreas afins, ou com comprovada capacidade analítica, para integrar nosso time de Ciência de Dados. Essa posição envolve o uso de bibliotecas especializadas para manipular e analisar dados complexos, contribuindo para inovações no setor agro.
Responsabilidades Principais:
Desenvolver e implementar arquiteturas em Python e Django para sistemas de análise espacial.
Processar e analisar dados geográficos com ferramentas como PostGIS, integrando bibliotecas como Pandas, GeoPandas, Geocoder, Rasterio, Redis, GDAL e NumPy.
Aplicar métodos analíticos para resolver problemas reais, como otimização de rotas agrícolas, mapeamento de solos ou previsão de colheitas baseadas em dados espaciais.
Colaborar com equipes multidisciplinares para integrar soluções de dados em fluxos de trabalho operacionais.
Realizar testes, depuração e otimização de códigos para garantir eficiência e escalabilidade.
Gerar relatórios e visualizações de dados para suportar decisões estratégicas na Agromai.
Requisitos:
Formação superior em Física, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação ou áreas correlatas (ou equivalente em experiência prática com forte capacidade analítica).
Experiência comprovada - 5 anos como cientista de dados
Conhecimento em processamento de dados geográficos e bibliotecas como Pandas, GeoPandas, Rasterio e NumPy.
Experiência ou interesse demonstrado na aplicação de métodos analíticos para resolver problemas reais, preferencialmente no setor agro ou áreas afins.
Habilidades em análise de dados, resolução de problemas e trabalho em equipe.
Excelente comunicação em português (inglês técnico é um diferencial).
Disponibilidade para trabalho presencial.
Diferenciais:
Experiência em machine learning aplicado a dados espaciais (ex:
com Scikit-learn ou TensorFlow).
Conhecimento em cloud computing (GCP) para processamento de grandes volumes de dados.
Portfólio de projetos envolvendo análise espacial ou geoprocessamento.
O Que Oferecemos:
Benefícios como plano de saúde, vale-refeição, oportunidades de capacitação e crescimento profissional.
Ambiente colaborativo e inovador no coração do agronegócio.
* Chance de impactar diretamente soluções sustentáveis para o setor agropecuário