Data Scientist, Machine Learning

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Julho 25

🇲🇽 México – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🔴 Especialista

📊 Cientista de Dados

👻 Score fantasma 24%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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VALCE Talent Solutions

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11 - 50 funcionários

Fundada em 2016

🤝 B2B

🎯 Recrutamento

💼 Consultoria

B2B • Recruitment • Consulting

VALCE Talent Solutions é uma empresa especializada em nearshoring, aquisição de talentos de TI e consultoria voltada para ajudar empresas a expandirem globalmente, particularmente no México, LATAM e Estados Unidos. Eles oferecem soluções personalizadas que incluem recrutamento de talentos, gestão de força de trabalho e integração de tecnologia e inteligência artificial para aprimorar processos de negócios. Com um forte foco em consultoria estratégica, a VALCE visa conectar tecnologia, talento e resultados tangíveis, com uma robusta rede de profissionais de TI e um histórico comprovado de colocações bem-sucedidas e escalonamento de projetos.

Descrição

• Build and calibrate change-detection and anomaly models on multi-temporal Sentinel-1/2 imagery over pipeline corridors • Learn per-site "normal terrain" baselines and validate detections against a ground-truth event log (detection rate, lead time, false-positive rate, AUC) • Fine-tune geospatial foundation models (Prithvi-EO / similar) with LoRA/PEFT on limited labelled data • Implement SAR techniques for displacement: amplitude change, coherence, and pixel-offset tracking to measure pipe and dune movement • Develop dune-migration tracking (optical flow / feature tracking), migration direction, and mobility indices • Engineer robust ingestion from Copernicus (CDSE / Sentinel Hub / STAC) and fuse optical, SAR, DEM, and ERA5 wind data • Design labelling strategy (encroachment masks, severity) and a train/validation split that avoids leakage • Communicate results and limitations honestly to technical and business stakeholders.

🎯 Requisitos

• 7+ years applied data science / ML, with hands-on geospatial remote sensing • Strong Python: numpy, rasterio/GDAL, xarray, scikit-image, geopandas/shapely • Working knowledge of optical and SAR data (spectral indices, backscatter/dB, resolution trade-offs, revisit) • Deep learning with PyTorch ; experience fine-tuning models (transfer learning, LoRA/PEFT) • Model validation and calibration: ROC/AUC, thresholding, cross-validation, handling weak/few labels • Time-series / change-detection methods and coordinate reference systems (UTM, reprojection)

🏖️ Benefícios

• Health insurance • Professional development