Global data science specialist III – Campinas/SP

Responsabilidades

• Impactar diretamente o ganho genético, a precisão da seleção e o tempo do ciclo de melhoramento via novos modelos de Machine Learning que vão além das abordagens convencionais, incluindo algoritmos de IA de última geração, como redes neurais profundas, ensemble models e abordagens Bayesianas.
• Implementar novos modelos de Machine Learning integrando dados agrícolas multimodais combinando conjuntos de dados genômicos, fenotípicos, ambientais e de manejo para apoiar o melhoramento preditivo.
• Modelar interações genótipo × ambiente para compreender e prever interações genótipo × ambiente × manejo (G×A×M) em diversos ambientes de produção.
• Desenvolver fluxos de trabalho de IA agêntica para automatizar análises de melhoramento, o retreinamento de modelos e os pipelines de suporte à decisão.

Requisitos

• Requisitos para participar do processo:
  • Formação superior em Agronomia ou Engenharia Agronômica com mestrado e/ou doutorado em Ciência da Computação, Ciência de Dados, Machine Learning, Estatística, Matemática ou Melhoramento de Plantas.
  • Sólido conhecimento de Machine Learning e IA, como diferentes algoritmos, técnicas e aplicações.
  • Conhecimento de fluxos de trabalho de melhoramento de plantas.
  • Experiência com seleção genômica ou predição genômica.
  • Conhecimento de linguagens de programação utilizadas em Machine Learning, como por exemplo Python e R. Experiência com bibliotecas e frameworks de Machine Learning (e.g., TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras).
  • Necessário inglês avançado.
• Será considerado um diferencial:
  • Conhecimento em espanhol.

Marcado como: Bioinformática, Ciência de Dados, Genética Vegetal, Melhoramento de Plantas, Melhoramento Genético, Sementes