Científico de Datos con Enfoque en Geomática

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 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.

Requerimientos del cargo

• 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 y Deseables

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.

Condiciones

• 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.

Outdoors The premises have outdoor spaces such as parks or terraces. Accessible An infrastructure adequate for people with special mobility needs. Internal talks Data Observatory offers space for internal talks or presentations during working hours. Partially remote You can work from your home some days a week. Bicycle parking You can park your bicycle for free inside the premises. Computer provided Data Observatory provides a computer for your work. Informal dress code No dress code is enforced. Recreational areas Space for games or sports.

Remote work policy

Hybrid

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