Como Cientista de Dados você vai trabalhar com dados reais do agronegócio, desenvolvendo e evoluindo modelos de scoring agroclimático e transformando dados complexos em dashboards e análises que apoiam decisões de campo. Aqui o foco é resolver problemas práticos com dados — desde calcular risco de doenças em lavouras até mostrar tendências de produtividade em painéis visuais.

🚜 O que você vai fazer no dia a dia

• Manter e evoluir escores (doenças, estresse hídrico, produtividade/solo, custos).
• Implementar fórmulas em Python (ET0, balanço hídrico, severidade de doenças).
• Trabalhar séries temporais climáticas (temp, chuva, umidade, radiação, vento, molhamento).
• Coletar/validar dados (PostgreSQL, APIs, planilhas, NetCDF) e padronizar pipelines.
• Prototipar modelos/análises e gerar relatórios visuais por região/cultura.
• Criar dashboards (Power BI/Tableau) e monitorar resultados da API (uso e performance).
• Documentar premissas/processos e atuar com produto (problema → solução).

🧠 O que esperamos de você

• Python sólido (Pandas/NumPy; dados tabulares e séries temporais).
• SQL/PostgreSQL (joins, agregações, qualidade e inconsistências).
• Dashboards (Power BI/Tableau/Looker/Metabase ou similares).
• Traduzir fórmulas científicas/agronômicas em código confiável.
• APIs REST (consumo e/ou desenvolvimento com FastAPI/Flask).
• Organização, comunicação clara e raciocínio analítico/estatístico.

⭐ Diferenciais

• Experiência com dados geoespaciais (PostGIS e consultas espaciais).
• Experiência com machine learning aplicado (scikit-learn, XGBoost).
• Experiência com FastAPI e dados climáticos multidimensionais.