Semi Senior Data Scientist (Satelital)

Satellites on Fire detecta y monitorea incendios forestales en etapas tempranas combinando imágenes satelitales, cámaras (YOLOv11) y modelos de IA, con foco en América Latina y Europa.

Buscamos un/a Semi Senior Data Scientist para sumarse al área de detección. El foco es la parte técnica concreta del pipeline (inferencia satelital, modelos de detección, benchmarks), con autonomía para iterar modelos y proponer mejoras metodológicas.

Qué vas a hacer:
- Trabajar sobre la inferencia satelital combinando múltiples fuentes (FIRMS, MODIS/VIIRS, GOES, Meteosat, Landsat, Sentinel-2/3).
- Mejorar las distintas capas del pipeline: filtros DQF, máscaras de inferencia, umbrales de segmentación, post-procesado, clustering y generación de polígonos.
- Construir y mejorar modelos de detección sobre imagen satelital (segmentación, super-resolution, clasificación, change detection).
- Diseñar y mantener benchmarks reproducibles a nivel cluster contra ground truth.
- Generar reportes de detección para prospects aplicando metodologías ya establecidas.

Imprescindible:
- Mínimo 2 años de experiencia trabajando con imágenes satelitales o datos geoespaciales (en producción o equivalente).
- Python avanzado (pandas, geopandas, rasterio, xarray) y capacidad de escribir código mantenible.
- Experiencia entrenando, evaluando y ajustando modelos de ML.
- Criterio para diseñar benchmarks: métricas, ground truth, baselines.
- Inglés técnico para documentación y papers.

Suma: experiencia con fuentes específicas (MODIS, VIIRS, Sentinel-2/3, Landsat, Meteosat), background en ciencias ambientales, forestales o atmosféricas, deep learning sobre imagen satelital y conocimiento de AWS.

Qué ofrecemos:
- Full time remoto, en USD (modalidad contractor, facturación USD).
- Producto con impacto real y medible.
- Acceso a datasets satelitales a escala continental.
- Trayectoria de seniority clara: de Semi Senior a Senior en 12 a 18 meses con resultados.

Cómo aplicar: completá el formulario en https://lnkd.in/dwuySYB7 (CV o LinkedIn + un párrafo corto sobre un proyecto satelital concreto en el que hayas trabajado: qué resolviste, qué fuentes usaste, qué métricas mediste y dónde quedaron los límites).