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Última atualização: 10 de Outubro de 2026
Cientista de Dados Pleno – Geoprocessamento de Imagens e GIS
Atuação com geoprocessamento de imagens e GIS no setor de agronegócio
Via Gupy
Sobre
A BIP Brasil está em busca de um(a) Cientista de Dados Pleno com paixão por dados, tecnologia e agronegócio para integrar seu time. Nesta posição, você atuará em projetos de transformação orientados por dados no setor agro, participando do desenvolvimento de modelos analíticos e soluções baseadas em machine learning, dados geoespaciais, imagens de satélite e outras fontes de informação relevantes.
Responsabilidades
- Desenvolver e implementar modelos de machine learning e técnicas estatísticas aplicadas a desafios do agronegócio.
- Analisar dados geoespaciais, agronômicos, climáticos, operacionais e de mercado.
- Processar imagens de satélite, fotografias aéreas e outras fontes de sensoriamento remoto.
- Desenvolver modelos para classificação, segmentação, previsão, detecção de padrões e geração de insights.
- Criar e otimizar algoritmos de geoprocessamento para automatizar análises e tratamentos de dados.
- Utilizar ferramentas GIS para análise, interpretação e visualização de informações espaciais.
- Integrar dados provenientes de APIs, bancos de dados, arquivos, plataformas geoespaciais e fontes externas.
- Estruturar processos de preparação, validação e enriquecimento de dados.
- Apoiar a construção de indicadores, dashboards, mapas temáticos e produtos analíticos.
- Avaliar a qualidade, o desempenho e a aplicabilidade dos modelos desenvolvidos.
- Documentar metodologias, premissas, resultados e limitações das análises.
- Elaborar relatórios e apresentações com os principais resultados e recomendações.
- Trabalhar em conjunto com equipes de tecnologia, dados, especialistas de negócio e clientes.
- Traduzir necessidades do negócio em hipóteses analíticas e soluções baseadas em dados.
- Apoiar a implantação e a evolução de modelos em ambientes produtivos.
Requisitos
- Formação superior completa em Ciência de Dados, Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia, Geografia, Agronomia, Geoprocessamento ou áreas relacionadas.
- Experiência com desenvolvimento de modelos de machine learning ou análises estatísticas.
- Conhecimento de Python ou R para tratamento de dados, modelagem e análise.
- Conhecimento de bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-learn ou equivalentes.
- Experiência com dados geoespaciais, análise espacial ou geoprocessamento.
- Familiaridade com ferramentas como QGIS, ArcGIS ou plataformas equivalentes.
- Conhecimento de SQL e bancos de dados relacionais.
- Capacidade de preparar, tratar, validar e analisar diferentes conjuntos de dados.
- Capacidade de interpretar resultados e comunicar conclusões de maneira clara.
- Conhecimento de métricas de avaliação e validação de modelos.
- Facilidade para trabalhar de forma colaborativa em equipes multidisciplinares.
- Capacidade de compreender problemas de negócio e transformá-los em abordagens analíticas.
Desejáveis
- Processamento e análise de imagens de satélite ou fotografias aéreas.
- Sensoriamento remoto e índices de vegetação.
- Bibliotecas geoespaciais como GeoPandas, Rasterio, GDAL, Shapely ou equivalentes.
- Google Earth Engine ou outras plataformas de processamento geoespacial.
- Bancos de dados espaciais, como PostgreSQL e PostGIS.
- Técnicas de deep learning e visão computacional.
- Frameworks como TensorFlow, PyTorch ou Keras.
- Modelos de séries temporais, previsão e detecção de anomalias.
- Plataformas de cloud computing, como AWS, Google Cloud ou Microsoft Azure.
- Databricks, Spark ou tecnologias para processamento distribuído.
- Git e práticas de versionamento de código.
- APIs, containers e fundamentos de implantação de modelos.
- Ferramentas de visualização, como Power BI, Tableau, Matplotlib ou Plotly.
- Práticas de MLOps, monitoramento e gestão do ciclo de vida de modelos.
- Experiência com projetos relacionados ao agronegócio.
- Conhecimento de produção agrícola, clima, solo, culturas, operações agrícolas ou cadeias produtivas.
- Experiência com modelos de previsão de produtividade ou monitoramento de lavouras.
- Conhecimento de dados meteorológicos, agronômicos ou territoriais.
- Experiência com análise de uso e cobertura do solo.
- Conhecimento de estatística espacial e séries temporais.
- Experiência na implantação de modelos em ambientes corporativos.
- Cursos, especializações ou certificações em Ciência de Dados, Inteligência Artificial, Geoprocessamento, Sensoriamento Remoto ou Agronegócio.
Benefícios
- Programa de pontos All Points (passagens aéreas e hospedagens)
- Assistência Médica
- Assistência Odontológica
- Seguro de vida
- Convênio para Pet
- Mobilidade (incluindo opção de combustível e Uber, 99)
- Reembolso Flex (óculos, vacinas, educação, shows e outros)
- Vale Refeição e/ou Vale Alimentação
- Birthday off
- Wellhub (Gympass)
- Clube Alelo com diversos descontos em lojas e farmácias
- Licença Maternidade de 180 dias
- Licença Paternidade de 30 dias
- Auxílio creche no primeiro ano do bebê
- Vale Transporte (conforme a demanda do projeto ou área)
- Programa de bônus anual
- Comissionamento por indicação de novos clientes
Outras Informações
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