Analista de sensoriamento remoto pl – Lavras/MG [híbrido]

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Autônomo / PJ
Eng. Cartográfico e Agrimensor
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Engenheiro Agrônomo
Engenheiro Ambiental
Engenheiro Florestal
Geógrafo
Gestor Ambiental
Tecnólogo em Gestão Ambiental

O que esperamos de você

• Adquirir, processar e analisar dados de sensoriamento remoto de diversas fontes, com foco em imagens de satélite;
• Desenvolver e aplicar algoritmos de classificação automática para identificar e mapear diferentes tipos de uso e cobertura do solo;
• Validar e calibrar os resultados das classificações automáticas, garantindo a precisão e confiabilidade dos mapas gerados;
• Interpretar os resultados dos índices e gerar mapas e relatórios detalhados sobre a vegetação e uso do solo;
• Integrar dados de sensoriamento remoto com Sistemas de Informação Geográfica (SIG) para análise espacial avançada;
• Desenvolver e implementar scripts no Google Earth Engine para processar e analisar dados de sensoriamento remoto;
• Colaborar com equipes multidisciplinares em projetos de mapeamento e monitoramento ambiental;
• Preparar documentação técnica e relatórios para comunicar os resultados das análises aos clientes e partes interessadas;
• Manter-se atualizado com as últimas tecnologias e metodologias em sensoriamento remoto, classificação automática e SIG;
• Participar de projetos de pesquisa e desenvolvimento para melhorar continuamente as técnicas de classificação automática.

Requisitos e habilidades

• Disponibilidade para participar presencialmente de treinamentos e eventos do grupo;
• Domínio de fotointerpretação de imagens de satélite, para classificação de hidrografia, cobertura do solo,  detecção de áreas desmatadas, remanescente de vegetação nativa, culturas agrícolas, entre outros;
• Experiência comprovada em sensoriamento remoto, processamento de imagens de satélite e classificação automática;
• Proficiência em software de SIG (como ArcGIS, ArcGIS Pro, QGIS) e ferramentas de processamento de imagens (como ENVI, eCognition);
• Conhecimento intermediário e manipulação da plataforma GEE;
• Experiência com técnicas de Machine Learning aplicadas à classificação de imagens (como Random Forest, SVM, Redes Neurais);
• Conhecimento de linguagens de programação e scripts (como Python, R) para automação de processos e análises;
• Conhecimento intermediário em SQL;
• Capacidade de manipulação de dados rasters e vetoriais;
• Excelentes habilidades de comunicação escrita e verbal;
• Boa gestão do tempo e autogestão;
• Organização e disciplina na gestão de dados;
• Responsabilidade e trabalho bem desenvolvido, com foco em qualidade e na entrega de cada produto;
• Busca constante de conhecimento e renovação de tecnologia, acompanhando as tendências de mercado.