Científico de Datos in Data Observatory

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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.

Funciones del cargo

  • Trabajar colaborando con el especialista en geomática para desarrollar aplicaciones en Python, que trabajan con datos geoespaciales (principalmente imágenes satelitales) en la plataforma DataCube Chile.
  • Colaborar en el pipeline y en el desarrollo del proceso de ingesta de nuevos datos para la base de datos de DataCube Chile.
  • Colaborar con el equipo DO DevOps para diseñar, planificar e implementar nuevas soluciones en la nube que equilibren la simplicidad, los estándares, la escalabilidad, la extensibilidad, la compatibilidad, la seguridad y la integridad, asegurando junto al equipo que los proyectos produzcan los resultados y entregables requeridos.
  • Informar al líder de proyectos y al director sobre el estado de los proyectos, los recursos de la nube, los costos utilizados y las previsiones.
  • Contribuir a potenciar y mejorar los servicios del Observatorio de Datos.

Requerimientos del cargo

Experiencia
  • Licenciatura en Geomática, Geografía, Recursos Naturales, Informática, Informática, Sistemas de Información Gerencial, o áreas afines.
  • Desarrollo de proyectos con conocimientos en Optimización, Análisis de Imágenes y Programación Orientada a Objetos (OOP) con al menos 3 años de experiencia en Python.
  • Conocimiento de los principales sensores abiertos disponibles: Landsat (5-9) y Sentinel (1-3).
  • Buena comprensión 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.
  • 3+ Experiencia con conceptos Agile y DevOps Desarrollo de arquitectura de monitoreo e implementación de agentes de monitoreo, tableros, escalaciones y alertas.
  • Excelentes habilidades de comunicación y presentación en español e inglés.
Habilidades
  • Conocimiento de scripts de bibliotecas/marcos de análisis de datos de Python como Pandas, Geopandas, Xarray, OpenDataCube, SciPy, Scikit-learn, Numba, Dask.
  • Herramientas GIS, como GDAL, QGIS, SAGA, Grass, plataforma ESRI (ArcView/ArcMap), SNAP, ENVI.
  • Conocimientos básicos en estadística (modelos lineales, análisis de series temporales).
  • Conocimientos en bases de datos relacionales y no relacionales.
  • Conocimientos en Integración Continua y Despliegue Continuo.
  • Motivado, jugador de equipo, capaz de tomar la iniciativa y actuar de forma independiente en un entorno acelerado.

Opcionales

  • Experiencia en R
  • Conocimientos básicos en geoestadística.
  • Experiencia en la implementación de soluciones basadas en la nube (infraestructura en la nube, componentes de configuración, redes, herramientas de usuario, operación de control) y un historial comprobado de construcción de infraestructura compleja.
  • Poseer una certificación AWS DevOps Engineer – Professional es una ventaja.
  • Comprensión de los conceptos de AWS y experiencia en la gestión de la nube de AWS.
    Buen conocimiento de la seguridad en la nube (SAML, OAuth, OpenID, Kerberos, Políticas, derechos, etc.) aplicada a los datos.

Condiciones

  • Trabajar con profesionales e investigadores en el desarrollo de soluciones revolucionarias en campos de la ciencia.
  • Generar impacto, trabajando en proyectos a gran escala a nivel global.
  • Desarrollar una carrera de trabajo en DevOps en contacto con académicos expertos en la materia.
  • Ser parte de un equipo multidisciplinario, liderado por una cultura de trabajo en equipo, ágil y colaborativo, que busca apoyar a investigadores y desarrollar soluciones innovadoras.
  • Si eres de regiones, sólo es necesario que asistas a las actividades más relevantes del DO.

Partially remote You can work from your home some days a week.
Computer provided Data Observatory provides a computer for your work.
Informal dress code No dress code is enforced.
Beverages and snacks Data Observatory offers beverages and snacks for free consumption.

Remote work policy

Hybrid

This job takes place some days from home and others at the office in Santiago (Chile).

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