Projeto "GeoTec - Componente de ambiente de computação interativa de Ciência de Dados Geoespaciais"

O Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), unidade de pesquisa do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI), possui um papel relevante no cenário nacional como grande provedor de dados e tecnologias geoespaciais. Com a criação do Programa Base de Informações Georreferenciadas, a BIG, o instituto deu um passo significativo para criação de uma base integrada de dados que pode ser acessada facilmente através de serviços web e APIs. A BIG integra diversos produtos de dados, incluindo imagens de sensoriamento remoto da superfície e atmosfera, cubos de dados e dados meteorológicos como temperatura e precipitação. Novos conjuntos de dados são incorporados de maneira sistemática, de forma que essa base encontra-se em constante aprimoramento e expansão, oferecendo aos usuários petabytes de dados para suas pesquisas e aplicações.

O Programa  BIG também tem atuado na modernização da infraestrutura digital de acesso aos dados, apoiando-se nas tecnologias desenvolvidas no projeto Brazil Data Cube (BDC). Dentre essas tecnologias, destaca-se o BDC-Lab, que é um ambiente web de computação interativa baseado no projeto Jupyter e que possibilita aos usuários acessarem e processarem grandes volumes de dados sem a necessidade de baixá-los. Esse ambiente permite acesso a uma infraestrutura de pesquisa onde o usuário pode criar códigos ou Jupyter Notebooks utilizando as linguagens de programação Python e R para processamento dos dados.
O ambiente de computação interativa demanda evolução contínua para atender às necessidades institucionais do INPE e de parceiros. Neste contexto, o projeto tem como finalidade o aprimoramento da infraestrutura digital da plataforma BIG, por meio do desenvolvimento e integração de componentes de software que permitem otimizar o suporte ao acesso e processamento dos dados produzidos pelos programas INPE.

1. OBJETIVO DA BOLSA

A bolsa tem como objetivo principal construir componentes de software para aprimoramento da infraestrutura computacional digital da BIG, em especial, do ambiente interativo de ciência de dados BDC-Lab, incorporando novas tecnologias e recursos.
Além disso, tem-se como objetivos específicos atender as demandas de:

• Criação de componente de integração de sistemas de compartilhamento de arquivos robusto, para permitir uso adequado dos recursos computacionais;
• Aperfeiçoamento dos volumes persistentes dos usuários entre as sessões;
• Melhorias no ecossistema da plataforma, com novas bibliotecas analíticas e geoespaciais pré-instaladas, além de novas aplicações para apoiar os usuários.
• Estudo de viabilidade para permitir instalações de aplicações e softwares utilizando gerenciadores de pacotes tradicionais;
• Estudo de viabilidade de gerenciamento dinâmico das instâncias de execução remoto;
• Criação de painéis dinâmicos, dashboards e gráficos analíticos para monitoramento em tempo real e acompanhamento histórico de utilização dos recursos alocados, possibilitando uma visão consolidada de capacidade, consumo, desempenho e disponibilidade da infraestrutura. A solução deverá garantir escalabilidade, governança, eficiência operacional e uso otimizado de recursos para atender os objetivos estratégicos da BIG.

2. CARACTERÍSTICAS DA BOLSA

Tipo e Nível da Bolsa:    DTC-F
Período e Prazo da bolsa:    12 meses com possibilidade de extensão durante a vigência projeto
Data da Publicação:    17/04/2026
Prazo para o envio de Currículo:    24/04/2026
Previsão de início da bolsa:    01/05/2026

3. QUALIFICAÇÃO ESPERADA PARA O BOLSISTA

• Profissional com formação na área de Computação, incluindo Ciência da Computação, Engenharia de Computação, Sistemas de Informação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas ou áreas correlatas da Computação;
• Experiência comprovada em atividades de pesquisa, desenvolvimento ou inovação nas áreas profissionais acima;
• Conhecimento avançado em tecnologias de containers Docker e orquestração de containers com Kubernetes, incluindo a gestão de clusters;
• Conhecimento sólido de pipelines, filas, agendamento e mensageria em ambientes Kubernetes, utilizando tecnologias como Kueue e Kubeflow;
• Conhecimento avançado com virtualização de ambientes, como Proxmox;
• Experiência com Infraestrutura como Código (IaC) e automação de ambientes utilizando Terraform e Ansible;
• Experiência em desenvolvimento de aplicações e APIs em linguagem Python;
• Conhecimento em práticas DevOps, MLOps e automação de pipelines, com foco em reprodutibilidade, monitoramento e eficiência operacional;
• Conhecimento em controle de versão com Git e participação em fluxos de desenvolvimento colaborativo (GitLab, GitHub e afins);
• Conhecimento avançado de sistemas operacionais Linux;
• Desejável experiência em publicações técnicas ou científicas na área de engenharia de dados, computação aplicada ou sensoriamento remoto.

 
4. RESUMO DO PLANO DE TRABALHO

O bolsista atuará no desenvolvimento de componentes de software para aprimoramento da infraestrutura computacional digital da BIG, focando na evolução do ambiente interativo de ciência de dados. As atividades envolvem o fortalecimento da camada de processamento, visando a construção de sistemas robustos para processamento intensivo de dados, no compartilhamento de arquivos e na melhoria da persistência dos dados dos usuários.

O trabalho também prevê a exploração de mecanismos que permitam os usuários realizarem em seu ambiente, a instalação de aplicações e softwares, por meio de gerenciadores de pacotes tradicionais em nível de sistema, sem comprometer a segurança ou a estabilidade da infraestrutura.

Além disso, o bolsista será responsável pela criação de painéis dinâmicos, dashboards e gráficos analíticos para monitoramento em tempo real e acompanhamento histórico de utilização dos recursos alocados, possibilitando uma visão consolidada de capacidade, consumo, desempenho e disponibilidade da infraestrutura. A solução deverá garantir escalabilidade, governança, eficiência operacional e uso otimizado de recursos para atender os objetivos estratégicos da BIG.
 
5. ATIVIDADES DO PLANO DE TRABALHO

1. Especificação conjunta de requisitos técnicos com a equipe do INPE;
2. Estudo inicial para avaliar a viabilidade do uso, pelos usuários, de gerenciadores tradicionais para instalação de aplicações de sistema, considerando aspectos relacionados à segurança, integridade e estabilidade da plataforma;
3. Estudo de viabilidade de gerenciamento dinâmico das instâncias por meio de Kernel Remoto;
4. Desenvolvimento de estudos de caso para avaliação das tecnologias a serem utilizadas;
5. Desenvolver abstrações e interfaces de comunicação para auxiliar o uso e monitoramento dos recursos da infraestrutura;
6. Aperfeiçoar o ecossistema da plataforma, com novas bibliotecas analíticas e geoespaciais pré-instaladas, além de novas aplicações para apoiar os usuários.
7. Realizar testes do ambiente considerando as novas tecnologias implantadas;
8. Documentação técnica dos artefatos gerados;
9. Elaboração de tutoriais e materiais de apoio no uso dos componentes no BDC-Lab;
10. Execução de atividades técnicas correlatas, alinhadas aos objetivos estratégicos e pactuadas com a coordenação técnica.
11. Relatório técnico do projeto;

 
6. PROCESSO DE SELEÇÃO

Os interessados devem realizar a inscrição exclusivamente por meio do formulário eletrônico disponível no endereço https://forms.gle/wr8V9w8FcoYigNJ3A. Os currículos devem ser enviados até o dia 24/04/2026.

Serão selecionados todos os currículos que atenderem aos critérios estabelecidos no ITEM 3 (Qualificação Esperada para o Bolsista). Estes currículos serão considerados "Currículos Válidos".

Os Currículos Válidos serão avaliados por uma banca examinadora composta por, no mínimo, dois servidores da área técnica do INPE que farão as análises e o ranqueamento conforme ITEM 3.

Os candidatos melhores ranqueados serão entrevistados para esclarecimentos, na qual deverão comprovar as competências descritas no currículo Lattes.

As entrevistas individuais serão realizadas em data a ser agendada no período entre os dias 27/04/2026 e 28/04/2026 de forma remota utilizando a ferramenta Google Meet.