México
Banco Mercantil del Norte, S.A.
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Ciência de Dados / Machine Learning
RemotoMéxico
Mexico
Python
Tradução automática. Consulte o original.
Ciência de Dados / Machine Learning
Temos uma necessidade urgente de um Cientista de Dados, preferencialmente com experiência em Space Tech, mas não obrigatório.
Cientista de Dados, preferencialmente com especialização em Geoespacial / Sensoriamento Remoto
Requerido
- 7+ anos de ciência de dados aplicada / ML, com experiência prática em sensoriamento remoto geoespacial.
- Forte conhecimento de Python: numpy, rasterio/GDAL, xarray, scikit-image, geopandas/shapely.
- Conhecimento prático de dados ópticos e de SAR (índices espectrais, backscatter/dB, trade-offs de resolução, revisita).
- Deep learning com PyTorch; experiência em ajuste fino de modelos (aprendizado de transferência, LoRA/PEFT).
- Validação e calibração de modelos: ROC/AUC, limiarização, validação cruzada, tratamento de rótulos fracos/poucos
- rótulos.- Métodos de séries temporais / detecção de mudanças e sistemas de referência de coordenadas (UTM, reprojeção).
Qualificações
- MSc/PhD em Sensoriamento Remoto, Ciência Geoespacial, Observação da Terra, CS/ML, Física ou experiência equivalente
INGLÊS AVANÇADO
Sobre a vaga
Estamos construindo um sistema de alerta precoce baseado em satélite que detecta o avanço de areia impulsionado pelo vento e o deslocamento de dutos em uma rede de dutos desértica, usando imagens Sentinel-1 (SAR) e Sentinel-2 (ópticas), modelos de fundação e modelagem física de migração de dunas. Você será responsável pela ciência de detecção e calibração: transformando passagens de satélite brutas em alertas calibrados e validados contra eventos reais registrados em campo.
O que você fará -
- Construir e calibrar modelos de detecção de mudanças e anomalias em imagens Sentinel-1/2 multitemporais sobre corredores de dutos.
- Aprender linhas de base de """"terreno normal"""" por local e validar detecções contra um log de eventos de verdade terrestre (taxa de detecção, tempo de antecedência, taxa de falsos positivos, AUC).
- Ajustar modelos de fundação geoespaciais (Prithvi-EO / similar) com LoRA/PEFT em dados rotulados limitados.
- Implementar técnicas de SAR para deslocamento: mudança de amplitude, coerência e rastreamento de pixel-offset para medir o movimento de dutos e dunas.
- Desenvolver rastreamento de migração de dunas (fluxo óptico / rastreamento de características), direção de migração e índices de mobilidade. -
- Engenheirar ingestão robusta do Copernicus (CDSE / Sentinel Hub / STAC) e fundir dados ópticos, de SAR, DEM e vento ERA5. -
- Projetar estratégia de rotulagem (máscaras de avanço, severidade) e uma divisão de treino/validação que evite vazamento. -
- Comunicar resultados e limitações honestamente a stakeholders técnicos e de negócios.
Desejável
- InSAR / rastreamento de offset de SAR (SNAP, ISCE ou equivalente) para deslocamento de superfície/estrutura.
- Modelos de fundação geoespaciais (Prithvi-EO, TerraTorch, HLS) e segmentação.
- Copernicus/CDSE, Sentinel Hub, STAC, Planetary Computer.
- Geomorfologia eólica / dinâmica de dunas; experiência no domínio de petróleo e gás ou integridade de dutos.
- MLOps e nuvem (contêinerização, inferência agendada, pipelines de dados geoespaciais).
REMOTO
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