Título do projeto: Nowcasting.ai Eixo Tecnológico / Tecnologias habitadoras: Big Data e Análise de Dados Objetivo Geral: Desenvolver um painel inteligente de monitoramento de tendências econômicas e setoriais, com foco na cadeia industrial e logística capixaba, utilizando tecnologias de dados, inteligência artificial e computação em nuvem. Resultados esperados: • Acompanhamento em tempo real de dados econômicos, mercado de trabalho, comércio exterior e logística • Diagnósticos setoriais e análises de indicadores econômicos • Subsídios para a tomada de decisão em setores estratégicos da indústria Metodologia: O projeto Nowcasting.ai, desenvolvido pelo Observatório Findes, aplicará inteligência artificial e big data para gerar análises econômicas em tempo real da indústria capixaba. Utilizando infraestrutura em nuvem (Azure) e uma equipe especializada, a metodologia inclui: 1- Coleta de dados via web scraping, APIs e sensores; 2- Mineração de dados com IA (texto, imagem, sinais); 3- Modelagens estatísticas e projeções econômicas; 4- Visualizações interativas em dashboards Power BI. As entregas serão anuais e escaláveis para diversos setores industriais. Impactos esperados: - Tecnológico: aplicação inédita de IA em análises industriais em tempo real; - Econômico: decisões mais ágeis e estratégicas, atração de investimentos; - Social: apoio a políticas públicas e maior acesso a dados; - Ambiental: cálculo da pegada de carbono por setor e modal logístico. Principais Atividades: • Coleta e enriquecimento de dados primários e secundários (APIs, Web Scraping, Imagens de Satélite, OLTP, etc.) • Aplicação de técnicas de Machine Learning e Deep Learning • Desenvolvimento de visualizações e painéis interativos no Power BI integrados ao Databricks • Manipulação e modelagem de dados geoespaciais e temporais • Análise preditiva e projeções por temática Requisitos: - Mestrado completo nas áreas de Estatística, Ciência de Dados, Engenharias, Computação, Física ou áreas correlatas. - Experiência desejável atuação anterior em projetos com dados em nuvem e IA. Desejável conhecimento em: •PySpark • Ambientes cloud • Machine Learning / Deep Learning • Gitflow, MLOps • Power BI, Databricks - Habilidades esperadas: Perfil analítico, com maior maturidade técnica e responsabilidade mais avançada. Comprometido(a), com boa capacidade de entrega e autonomia técnica - Residir no estado do Espírito Santo (requisito obrigatório); - Disponibilidade para atuação na modalidade híbrida. Valor da Bolsa: R$ 4.000,00 (quatro mil reais) Carga Horária: 30h semanais Atenciosamente, Recrutamento e Seleção IEL/ES
Local de trabalho: Vitória, ES
Regime de contratação de tipo: Trainee
Jornada: Período Integral
Nível hierárquico: Trainee
VALORIZADOTempo de experiência: Sem experiênciaEscolaridade Mínima: Pós-graduação - DoutoradoFormação desejada:
Ciências Exatas, Pós-graduação - Mestrado
Engenharia do software, Pós-graduação - Mestrado
Tecnologia da informação, Pós-graduação - Mestrado
