Somos uma consultoria especializada em TI, apaixonada por desafios e comprometida em impulsionar transformações tecnológicas estratégicas para nossos clientes. Se você busca crescimento profissional e deseja atuar em projetos inovadores, essa oportunidade é para você.
Modelo de contratação:
CLT
Modalidade:
Home Office
Requisitos
- Domínio de Python e bibliotecas como scikit-learn, pandas, numpy, gdal, rasterio, xarray, geopandas;
- Experiência comframeworks de deep learning, especialmente PyTorch;
- Conhecimento emestruturação de pipelines de ML e deploy em ambientes cloud (AWS);
- Conhecimento emferramentas de MLOps como MLflow, DVC, Airflow ou Prefect;
- Experiência comorquestração de containers (Docker e Kubernetes);
- Familiaridade com ferramentas de CI/CD (Jenkins, SonarQube);
- Capacidade de comunicação com times de infraestrutura e segurança, especialmente SREs.
Responsabilidades e atribuições:
- Desenvolver pipelines de ML para aplicações em sensoriamento remoto, como segmentação de glebas, classificação de culturas e estimativa de colheita;
- Automatizar o pré-processamento de dados geoespaciais (GeoTIFF, shapefiles), curadoria e enriquecimento de dados anotados, e montagem de datasets de treinamento;
- Migrar modelos legados de TensorFlow para PyTorch, padronizando a stack de modelagem;
- Criar esteiras de processamento em batch com paralelismo, utilizando EC2 dockerizados, com foco em escalabilidade nacional;
- Evoluir a arquitetura de microserviços, reduzindo acoplamento entre modelos e preparando para orquestração futura via Kubernetes;
- Implementar monitoramento automatizado da performance dos modelos ao longo da safra;
- Automatizar o deploy de modelos e testes, reduzindo fricção operacional;
- Integrar modelos em APIs Python (FastAPI, Django) e colaborar com backend para entrega em produção;
- Propor soluçõespara integração com sistemas GIS, como plugins para QGIS via API;
- Trabalhar em conjunto com SREs para estruturar a arquitetura de dados e modelos, garantindo conformidade com políticas globais de segurança e compliance;
- Solicitar e acompanhar permissões e recursos junto a times globais, com resiliência frente a processos burocráticos
Diferenciais:
- Experiência com machine learning aplicado a dados geoespaciais e séries temporais;
- Conhecimento embancos de dados relacionais e geoespaciais (PostgreSQL/PostGIS);
- Familiaridade com formatos de dados como GeoTIFF e shapefiles;
- Conhecimento emharmonização de dados multissatélite (Sentinel, Landsat, MODIS);
- Experiência comAPIs do Google Earth Engine e uso de GCP para ingestão de dados;
- Experiência comarquitetura de microserviços e desacoplamento de modelos;
- Monitoramento automatizado de modelos em produção;
- Interesse ou experiência em integração com sistemas GIS (ex:
plugins para QGIS)..
Se identificou com a oportunidade? Envie seu CV e venha fazer parte do nosso time.