Kynegos, empresa que nace para crear productos digitales con el objetivo de resolver desafíos empresariales en diferentes industrias y generen impacto, busca incorporar a un/a
La siguiente información ofrece un resumen de las habilidades, cualidades y cualificaciones necesarias para este puesto.
Geospatial Data Engineer
para participar en el desarrollo de soluciones basadas en datos geoespaciales dentro de nuestra plataforma tecnológica. La persona seleccionada trabajará en la automatización de procesos geoespaciales, integración de grandes volúmenes de datos y desarrollo de soluciones analíticas aplicadas a sectores como infraestructuras, energía, medio ambiente y administraciones públicas. Tus principales
funciones
serán:
Automatización de procesos geoespaciales mediante Python. Diseño y mantenimiento de pipelines de procesamiento de datos espaciales.
Integración de múltiples fuentes de datos geográficos (open data, APIs, servicios OGC, datos satelitales). Diseño y optimización de modelos de datos geoespaciales. Gestión y procesamiento de grandes volúmenes de datos raster y vectoriales
Desarrollo y optimización de consultas SQL espaciales.
Gestión de bases de datos geoespaciales PostGIS, BigQuery GIS u otras soluciones geoespaciales en la nube.
Procesamiento y análisis de imágenes satelitales y teledetección.
Participación en el diseño técnico de soluciones geoespaciales e Integración de datos geoespaciales en aplicaciones web y sistemas corporativos mediante APIs.
Colaboración con equipos multidisciplinares. Trabajo coordinado con los equipos de Data, Producto y Desarrollo.
Licenciatura, grado o máster en Tecnologías de Información Geográfica, Ingeniería, Ciencias de la Computación o similar.
4-5 años de experiencia trabajando con datos geoespaciales.
SIG y análisis geoespacial: experiencia avanzada con ArcGIS (Pro, Online) y/o QGIS.
Programación: experiencia en Python aplicado al análisis geoespacial. Conocimiento en librerías como: geopandas, shapely, GDAL, pandas, xarray, tensorflow, pytorch
Uso de frameworks de machine learning como PyTorch o TensorFlow y librerías de procesamiento de imagen.
Experiencia con SQL y bases de datos espaciales (PostGIS, BigQuery GIS).
APIs geoespaciales y entornos cloud (preferentemente Google Cloud).
Dominio del inglés y el español hablado y escrito.
Muy valorable:
Experiencia en proyectos o licitaciones con administraciones públicas. xhfqzwm
Conocimiento de estándares geoespaciales (OGC, INSPIRE).
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