Job Description

Sobre a AgScan:

A AgScan é uma AgTech que tem o propósito de digitalizar a natureza do agro. Desenvolvemos soluções para culturas perenes utilizando Inteligência Artificial, Visão Computacional e análise de dados. Nossa tecnologia transforma informações do campo em insights que ajudam produtores a aumentar a produtividade, reduzir desperdícios e otimizar recursos. Conectamos a tradição do campo à inovação para tornar a agricultura mais eficiente, sustentável e orientada por dados.

Sobre a vaga:

Buscamos pessoas para atuar diretamente com atividades operacionais e analíticas, como análises de mapas de prescrição, anotação de imagens para treinamento de modelos de IA, apoio na coordenação de operações em campo com drones e máquinas agrícolas, produção de relatórios e suporte ao desenvolvimento de novos produtos.

• Realizar análises geoespaciais de mapas de prescrição (Quality Assurance)
• Anotar imagens para treinamento de modelos de aprendizagem de máquina (Labelling)
• Elaborar análises e relatórios operacionais
• Análises matemáticas de economia, otimização operacional e financeira
• Apoiar na coordenação de operações no campo, como voos de drone e aplicações utilizando máquinas agrícolas
• Conhecimento técnico de maquinário agrícola utilizado na empresa para contribuir no desenvolvimento de novos produtos agrícolas ou refinamento de produtos atuais
• Contato comercial com clientes
• Primeiro nível de atendimento técnico do cliente e suporte remoto
• Desenho e documentação de processos
• Auxiliar em outras demandas da área de operações

Requisitos:

• Cursando Agronomia, Engenharia Agrícola, Engenharias ou áreas correlatas
• Disponibilidade para estagiar por 30h semanais
• Conhecimento intermediário em Pacote Office (Word, Excel, Powerpoint)

Diferenciais

• Conhecimento em QGIS
• Conhecimento de ferramentas e linguagens de análise matemática como R e Python (numpy, pandas)
• Conhecimento de ferramentas para documentação de processos
• Conhecimento em patologias de culturas perenes (citrus e café)
• Inglês intermediário
• Noções de metodologias ágeis
• Interesse ou experiência com tecnologia voltada ao agronegócio