Científico de Datos

Data Observatory, una colaboración público-privada-académica, sin fines de lucro, liderada por el Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación y el Ministerio de Economía, Fomento y Turismo, creada junto con Amazon Web Services (AWS) y la Universidad Adolfo Ibañez (UAI).- Trabajamos en proyectos Data Science, en ámbitos como la astronomía y el cambio climático, para contribuir al desarrollo de conocimiento, ciencia, tecnología e innovación a nível nacional e internacional. Buscamos conformar un centro de datos aportando en la adquisición, almacenamiento, procesamiento, análisis y disponibilidad de los datos a la comunidad utilizando tecnologías en la nube.**Funciones del cargo**:

- Trabajar colaborando con el especialista en geomática para desarrollar aplicaciones en Python, que trabajan con datos geoespaciales (principalmente imágenes satelitales) en la plataforma DataCube Chile.
- Colaborar en el pipeline y en el desarrollo del proceso de ingesta de nuevos datos para la base de datos de DataCube Chile.
- Colaborar con el equipo DO DevOps para diseñar, planificar e implementar nuevas soluciones en la nube que equilibren la simplicidad, los estándares, la escalabilidad, la extensibilidad, la compatibilidad, la seguridad y la integridad, asegurando junto al equipo que los proyectos produzcan los resultados y entregables requeridos.
- Informar al líder de proyectos y al director sobre el estado de los proyectos, los recursos de la nube, los costos utilizados y las previsiones.
- Contribuir a potenciar y mejorar los servicios del Observatorio de Datos.

**Requerimientos del cargo**:
**Experiência**
- Licenciatura en Geomática, Geografía, Recursos Naturales, Informática, Informática, Sistemas de Información Gerencial, o áreas afines.
- Desarrollo de proyectos con conocimientos en Optimización, Análisis de Imágenes y Programación Orientada a Objetos (OOP) con al menos 3 años de experiência en Python.
- Conocimiento de los principales sensores abiertos disponibles: Landsat (5-9) y Sentinel (1-3).
- Buena comprensión de las mejores prácticas de ingeniería de software, como revisiones de código, gestión de control de fuente, procesos de compilación, pruebas, implementación, lanzamiento y gestión de cambios.
- 3+ Experiência con conceptos Agile y DevOps Desarrollo de arquitectura de monitoreo e implementación de agentes de monitoreo, tableros, escalaciones y alertas.
- Excelentes habilidades de comunicación y presentación en español e inglés.

**Habilidades**
- Conocimiento de scripts de bibliotecas/marcos de análisis de datos de Python como Pandas, Geopandas, Xarray, OpenDataCube, SciPy, Scikit-learn, Numba, Dask.
- Herramientas GIS, como GDAL, QGIS, SAGA, Grass, plataforma ESRI (ArcView/ArcMap), SNAP, ENVI.
- Conocimientos básicos en estadística (modelos lineales, análisis de series temporales).
- Conocimientos en bases de datos relacionales y no relacionales.
- Conocimientos en Integración Continua y Despliegue Continuo.
- Motivado, jugador de equipo, capaz de tomar la iniciativa y actuar de forma independiente en un entorno acelerado.

**Opcionales**:

- Experiência en R
- Conocimientos básicos en geoestadística.
- Experiência en la implementación de soluciones basadas en la nube (infraestructura en la nube, componentes de configuración, redes, herramientas de usuario, operación de control) y un historial comprobado de construcción de infraestructura compleja.
- Poseer una certificación AWS DevOps Engineer - Professional es una ventaja.
- Comprensión de los conceptos de AWS y experiência en la gestión de la nube de AWS.
Buen conocimiento de la seguridad en la nube (SAML, OAuth, OpenID, Kerberos, Políticas, derechos, etc.) aplicada a los datos.

**Condiciones**:

- Trabajar con profesionales e investigadores en el desarrollo de soluciones revolucionarias en campos de la ciencia.
- Generar impacto, trabajando en proyectos a gran escala a nível global.
- Desarrollar una carrera de trabajo en DevOps en contacto con académicos expertos en la materia.
- Ser parte de un equipo multidisciplinario, liderado por una cultura de trabajo en equipo, ágil y colaborativo, que busca apoyar a investigadores y desarrollar soluciones innovadoras.
- Si eres de regiones, sólo es necesario que asistas a las actividades más relevantes del DO.

**Partially remote **You can work from your home some days a week.**Computer provided **Data Observatory provides a computer for your work.**Informal dress code **No dress code is enforced.**Beverages and snacks **Data Observatory offers beverages and snacks for free consumption.**Remote work policy**:
**Hybrid**

This job takes place some days from home and others at the office.