Geospatial ML Engineer (супутникові знімки, Earth Observation, AgriTech)

Agroplace — продуктова агротех-платформа для виробників, дистриб'юторів і фермерів. В основі всього — поле на карті. Ми будуємо власний шар даних по всій Україні: межі полів, культура на кожному полі і прогноз врожайності. Шукаємо інженера, який перетворить супутникові знімки на цей шар. Що ви будете робити Будувати пайплайн обробки Sentinel-2 і Sentinel-1: завантаження, маски хмар, композити, часові ряди індексів. Виділяти межі полів по всій Україні: сегментація, постобробка полігонів, оцінка якості. Класифікувати культури по полях: озимі, кукурудза, соняшник, соя, ріпак та інші. Рахувати біологічну врожайність і прогноз урожаю з вегетаційних індексів і статистики. Збирати й чистити розмічені дані (ground truth) разом із партнерами-дистриб'юторами. Віддавати результат у продукт: векторні шари для карти, атрибути площі, культури, врожайності. Що для нас важливо Від 3 років з супутниковими даними або геопросторовим ML. Python: rasterio/GDAL, xarray, geopandas, PyTorch. Досвід хоча б з однієї задачі: межі полів, класифікація культур, прогноз врожайності. Робота з великими обсягами растрів: Google Earth Engine, Copernicus Data Space, STAC, хмарні обчислення. Розуміння, як оцінити якість моделі на реальних полях, а не лише на валідаційній вибірці. Буде плюсом Досвід в агро: EOSDA, OneSoil, Cropwise, Kurkul, агрохолдинги або науковий напрям (ІКД, КПІ). Моделі сегментації меж полів, WorldCereal, foundation-моделі для Earth Observation. PostGIS, векторні тайли (PMTiles, tippecanoe). Що ми пропонуємо $2500–3000, віддалено, ФОП-контракт. Задача з нуля і з реальним впливом: ваш шар побачать агрономи й дистриб'ютори по всій країні. Доступ до реальних полів і даних агроринку ECOSAP. Коротке рішення: засновник поруч, без довгих погоджень.

Вакансія опублікована на djinni.co. Натисніть «Відгукнутися на сайті роботодавця», щоб надіслати резюме.