Científico de Datos con Enfoque en Geomática in Data Observatory

Data Observatory, una colaboración público-privada-académica, sin fines de lucro, liderada por el Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación y el Ministerio de Economía, Fomento y Turismo, creada junto con Amazon Web Services (AWS) y la Universidad Adolfo Ibañez (UAI).

Trabajamos en proyectos Data Science, en ámbitos como la astronomía y el cambio climático, para contribuir al desarrollo de conocimiento, ciencia, tecnología e innovación a nivel nacional e internacional. Buscamos conformar un centro de datos aportando en la adquisición, almacenamiento, procesamiento, análisis y disponibilidad de los datos a la comunidad utilizando tecnologías en la nube.

• Trabajar colaborando con el especialista en geomática para desarrollar aplicaciones en Python con datos geoespaciales (principalmente imágenes satelitales, ópticas y de radar) en la plataforma Data Cube Chile.
• Generar modelos de segmentación semántica basados en algoritmos de machine learning / deep learning, aplicar y calibrar modelos de clasificación y métodos de detección.
• Colaborar en el pipeline y en el desarrollo del proceso de ingesta de nuevos datos para la base de datos de Data Cube Chile.
• Participar de campañas de levantamiento de datos para entrenamiento de modelos en terreno.
• Informar al director sobre el progreso de las actividades del proyecto.
• Generar documentación de los procesos y algoritmos generados.

• Título en Geomática, Geografía, Recursos Naturales, Informática, Tecnologías de la Información, Sistemas de Información Geográfica o áreas afines.
• Al menos 3 años de Python, principalmente en librerías: Xarray, rassterio, GeoPandas, Scikit-learn, Numpy y SciPy.
• Buen conocimiento de las mejores prácticas de ingeniería de software, como revisiones de código, gestión de control de fuente, procesos de compilación, pruebas, implementación, lanzamiento y gestión de cambios.
• Habilidades de comunicación y presentación en español e inglés profesional.

Habilidades

• Conocimiento avanzado en PyTorch, Keras o TensorFlow
• Conocimientos en bases de datos Relacionales y No Relacionales.
• Conocimientos en Integración Continua y Despliegue Continuo.
• Profesional motivado, jugador en equipo, capaz de tomar la iniciativa y actuar de forma proactiva.

Deseable

• Conocimiento en librerías de Python Dask, Numba y OpenDataCube.
• Conocimiento sobre los principales sensores disponibles: Landsat (5-9) y Sentinel (1-3).
• Programas SIG, como GDAL, QGIS, SNAP, ENVI.
• Experiencia en equipos multidisciplinarios.
• Licencia de conducir clase B.

• Modalidad de trabajo híbrida.
• Jornada laboral de 40 horas semanales.
• Oficina privada en edificio co-work, a pasos del metro Cristóbal Colón.
• Ser parte de un equipo multi-disciplinario, que incluye desarrolladores, data scientist, investigadores y académicos para contribuir al desarrollo de la ciencia a nivel nacional e internacional.
• Participar de jornadas de entrenamiento y seminarios de divulgación científica y tecnológica organizados por el Data Observatory o centros vinculados.
• Acceso a cursos y certificaciones AWS.