Visão por Computador e Ciência de Dados Geoespacial
Descrição da Oportunidade
O plano de trabalhos e formação tem foco no pipeline de dados, ETL e MLOps necessários para suportar o projeto DFence, especificamente na extração de informação de imagens de satélite e sensores (IoT/UAV), e caracterização de solos e animais para alimentar modelos e dashboards do sistema. Tarefas: - Contribuir para o estado da arte e apoiar a redação de documentação técnico-científica (procedimentos de dados e guias). - Desenhar e implementar pipelines ETL para imagens de satélite (p.ex., Sentinel), UAV e sensores IoT, com controlo de qualidade e catalogação/metadata. - Manter a infraestrutura de dados (data lake/warehouse), versionamento de datasets e APIs de acesso/serving. - Desenvolver pipelines de visão por computador para caracterização de solos e animais (pré-processamento, índices/NDVI, segmentação/deteção, extração de features). - Implementar MLOps (treino/validação reprodutível, tracking de experiências, CI/CD, contentorização e deployment). - Criar scripts e dashboards analíticos para monitorização de dados/modelos e apoio a testes do protótipo, assegurando boas práticas de RGPD.
Habilitações Académicas
- Mestrado em Eng. Informática/Computação, Ciência de Dados ou afins.
Requisitos Mínimos
- Média de licenciatura e mestrado superior a 14.- 1 artigo aceite para apresentação em conferência ou publicação em revista.
Fatores de Preferência
- Fluência em Português. - Candidato inscrito ou a frequentar um programa doutoral. - Experiência em engenharia de dados/ETL, MLOps e visão por computador geoespacial (Python, GDAL/rasterio, GeoPandas, PyTorch/TensorFlow). - Conhecimentos de IoT/APIs, SQL/NoSQL e gestão de dados geoespaciais.
Período de candidatura
Desde 27 Nov 2025 a 12 Dec 2025
Centro
Engenharia de Sistemas Empresariais