Formação:

• Superior completo, porém todos os cursos são bem-vindos!

Competências esperadas:

• Experiência sólida com ferramentas e técnicas de geoprocessamento e GIS, incluindo software como ArcGIS, QGIS, entre outros.
• Proficiência em linguagens de programação como Python e R para desenvolvimento de modelos de machine learning e análise de dados.
• Conhecimento avançado em processamento de imagens e técnicas de análise espacial.
• Capacidade de desenvolver e otimizar algoritmos para análise de grandes volumes de dados geoespaciais.
• Habilidade para criar visualizações eficazes e interpretar resultados complexos de maneira clara e concisa.
• Experiência com bancos de dados espaciais e conhecimentos em SQL.
• Capacidade de trabalhar de forma colaborativa em equipes multidisciplinares e comunicar resultados técnicos para públicos variados.

Competências desejáveis:

• Familiaridade com plataformas de computação em nuvem e suas aplicações em geoprocessamento (por exemplo, AWS, Google Cloud).
• Conhecimento de técnicas avançadas de machine learning e inteligência artificial aplicadas a dados geoespaciais.
• Experiência prévia com projetos de análise espacial em setores específicos, como agricultura, urbanismo, ou meio ambiente.