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HRER2026/345-198 Desarrollador de algoritmos para el procesamiento de datos de EO y auxiliares. Developer of algorithms for the processing of Earth Observation and ancillary data., 1. Ingesta, preprocesamiento y procesado avanzado de datos de observación de la Tierra multifuente, incluyendo imágenes Sentinel-1 y Sentinel-2, nubes de puntos LiDAR y otros sensores (hiperespectrales, UAV, etc.).Ingestion, preprocessing, and advanced processing of multi-source Earth Observation data, including Sentinel-1 and Sentinel-2 imagery, LiDAR point clouds, and additional sensors (hyperspectral, UAV, etc.).

1. Diseño e implementación de pipelines automatizados para la gestión, análisis y visualización de datos geoespaciales y cartografía auxiliar utilizando R, Python y Google Earth Engine.Design and implementation of automated pipelines for the management, analysis, and visualization of geospatial data and ancillary cartography using R, Python, and Google Earth Engine.
2. Desarrollo de workflows reproducibles para la validación de resultados mediante integración de datos de campo (ground truth), control de calidad y evaluación cuantitativa.Development of reproducible workflows for result validation through ground truth data integration, quality control, and quantitative evaluation.
3. Implementación de pipelines de publicación para la difusión de resultados científicos mediante visores geoespaciales interactivos, servicios web y repositorios de datos.Implementation of publishing pipelines for disseminating research outputs through interactive geospatial viewers, web services, and data repositories., 1. Conocimientos sólidos en SIG, teledetección y bases de datos espaciales (SQL/PostgreSQL/PostGIS). Strong knowledge of Geographic Information Systems (GIS), remote sensing, and spatial databases (SQL/PostgreSQL/PostGIS).
4. Experiencia en modelización forestal y ambiental utilizando datos geoespaciales multifuente. Experience in forest and environmental modeling using multi-source geospatial data.
5. Programación avanzada en Python y R aplicada al análisis de datos geoespaciales y científicos. Advanced programming in Python and R for geospatial and scientific data analysis.
6. Aplicación de algoritmos de machine learning y deep learning para el análisis de datos de observación de la Tierra. Application of machine learning and deep learning algorithms for Earth Observation data analysis.
7. Manejo de plataformas cloud para el procesamiento geoespacial, especialmente GEE. Proficiency in cloud-based geospatial processing platforms, particularly GEE.
8. Experiencia en análisis estadístico avanzado y tratamiento de grandes volúmenes de datos. Expertise in advanced statistical analysis and large-scale data processing.
9. Procesamiento e interpretación de datos LiDAR aplicados al ámbito forestal.Processing and interpretation of LiDAR data for forestry applications.
10. Capacidad para desarrollar, documentar y mantener flujos de trabajo reproducibles orientados a investigación. Ability to develop, document, and maintain reproducible research-oriented workflows.
11. Capacidad para la elaboración de documentación técnica y científica, incluyendo artículos y comunicaciones en congresos. Ability to prepare technical and scientific documentation, including publications and conference communications.
12. Alto nivel de inglés (B2 o equivalente).High level of English proficiency (B2 or equivalent).

Se promoverá la flexibilidad horaria y la conciliación, junto con oportunidades de formación continua y crecimiento profesional. De acuerdo con la normativa vigente, se contempla la posibilidad de teletrabajo hasta un máximo del 40% de la jornada semanal.