Pesquisador II

Responsabilidades

• Estruturar, integrar e organizar bases de dados da Pesquisa.
• Desenvolver soluções em dados e Inteligência Artificial para apoiar as áreas.
• Automatizar processos de coleta, tratamento e disponibilização de dados.
• Criar dashboards, relatórios e ferramentas de visualização (Power BI e afins).
• Apoiar a digitalização, padronização e governança de dados e processos.
• Integrar dados de diferentes fontes (campo, laboratório, sensores e sistemas).
• Desenvolver ferramentas que aumentem a eficiência operacional.
• Atuar com foco na qualidade, segurança e rastreabilidade das informações.
• Participar de iniciativas de inovação e transformação digital.

Requisitos

• QUALIFICAÇÕES MÍNIMAS
  • Graduação em: Ciência de Dados, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia da Computação, Engenharia Florestal, Engenharia Agronômica, Estatística ou áreas correlatas.
  • Pós-graduação ou especialização em: Ciência de Dados, Inteligência Artificial, Transformação Digital, Engenharia de Dados, Automação ou áreas correlatas.
• QUALIFICAÇÕES PREFERENCIAIS
  • Estruturação, tratamento e integração de dados.
  • Programação para dados (Python, SQL e/ou R).
  • Power BI e ferramentas da Power Platform (Power Apps, Power Automate).
  • SharePoint e gestão de ambientes colaborativos.
  • Microsoft Fabric e arquitetura de dados.
  • Automação de processos e integração de fluxos de dados.
  • Conceitos de Inteligência Artificial e Machine Learning.
  • Governança e qualidade de dados.
  • Inglês (intermediário/desejável).
  • Experiência com dados/IA no agronegócio ou setor florestal.
  • Vivência em automação de processos e transformação digital.
  • Experiência com Power Platform e ecossistema Microsoft.
  • Atuação com coleta digital de dados (Survey/formulários).
  • Conhecimento em integração/engenharia de dados e cloud.
  • Capacidade analítica.
  • Comunicação.
  • Organização.
  • Foco em resultados.
  • Projetos de melhoria contínua.
  • Soluções e análise de problemas.
  • Coleta e análise de dados.
  • Análise de dados.

Marcado como: Agronegócio, Automações, Ciência de Dados, Inteligencia Artificial, Pesquisa, Power BI, Transformação Digital