Oportunidades de carreira: Estágio de Verão | Machine Learning: Mapeamento Geoespacial da Rede Móvel | Porto (4145)
NOS Comunicações • Porto
Publicado em 07/04/2026 às 21:17
Estágio
Transportes/Logística
Descrição da Vaga
Somos uma empresa orientada para o futuro, comprometida com a excelência e a satisfação dos clientes.
Oferecemos soluções fixas e móveis de última geração, televisão, internet, voz e dados para todos os segmentos de mercado. Somos líderes na distribuição e exibição cinematográficas sendo o exibidor com mais complexos e salas. Acreditamos no poder da tecnologia para combater os desafios ambientais e sociais que enfrentamos. Somos parte de algo maior que nós e a nossa ambição é deixar uma marca positiva em tudo o que fazemos.
O Desafio
Se és um(a) entusiasta de Machine Learning, análise de dados geoespaciais e procuras uma oportunidade para aplicar os teus conhecimentos na otimização da experiência da rede móvel, esta é a tua oportunidade! Na Direção de Planeamento e Performance da NOS, terás um papel crucial no projeto de "Mapeamento Inteligente de Hotspots de Rede Móvel". Vais identificar e mapear geograficamente zonas onde a experiência da rede móvel é heterogénea ou de baixa qualidade, utilizando algoritmos de Machine Learning e dados anónimos de performance da rede.
O que esperamos de ti:
* Preparar Dados Georreferenciados: Processar e anonimizar dados de performance da rede (velocidade, latência, força de sinal) associados a localizações geográficas, garantindo a qualidade e privacidade dos dados.
* Identificar Hotspots de Heterogeneidade: Aplicar algoritmos de clustering espacial (e.g., K-Means, DBSCAN) para agrupar áreas geográficas com padrões de baixa qualidade ou alta variabilidade da experiência.
* Visualizar e Explorar Geograficamente: Criar representações visuais (mapas de calor interativos ou estáticos) que destaquem os *hotspots* identificados e permitam a exploração das métricas de performance.
* Documentar as conclusões e potenciais implicações para a melhoria da rede.
Resultados Esperados:
* Um mapa visual de Portugal (ou de uma região específica) com os *hotspots* de má experiência ou alta heterogeneidade da rede móvel.
* Um relatório conciso com a metodologia utilizada e as características dos *hotspots* identificados.
* Recomendações preliminares sobre as áreas que necessitam de atenção por parte das equipas de engenharia de rede.
Quem procuramos:
* Formação superior em Data Science, Computer Science, Engenharia ou áreas similares.
* Forte capacidade analítica e interesse em Machine Learning.
* Atenção ao detalhe e rigor na manipulação e análise de dados.
* Proatividade e vontade de identificar e resolver problemas complexos.
* Capacidade para comunicar e documentar resultados de forma clara.
Oferecemos soluções fixas e móveis de última geração, televisão, internet, voz e dados para todos os segmentos de mercado. Somos líderes na distribuição e exibição cinematográficas sendo o exibidor com mais complexos e salas. Acreditamos no poder da tecnologia para combater os desafios ambientais e sociais que enfrentamos. Somos parte de algo maior que nós e a nossa ambição é deixar uma marca positiva em tudo o que fazemos.
O Desafio
Se és um(a) entusiasta de Machine Learning, análise de dados geoespaciais e procuras uma oportunidade para aplicar os teus conhecimentos na otimização da experiência da rede móvel, esta é a tua oportunidade! Na Direção de Planeamento e Performance da NOS, terás um papel crucial no projeto de "Mapeamento Inteligente de Hotspots de Rede Móvel". Vais identificar e mapear geograficamente zonas onde a experiência da rede móvel é heterogénea ou de baixa qualidade, utilizando algoritmos de Machine Learning e dados anónimos de performance da rede.
O que esperamos de ti:
* Preparar Dados Georreferenciados: Processar e anonimizar dados de performance da rede (velocidade, latência, força de sinal) associados a localizações geográficas, garantindo a qualidade e privacidade dos dados.
* Identificar Hotspots de Heterogeneidade: Aplicar algoritmos de clustering espacial (e.g., K-Means, DBSCAN) para agrupar áreas geográficas com padrões de baixa qualidade ou alta variabilidade da experiência.
* Visualizar e Explorar Geograficamente: Criar representações visuais (mapas de calor interativos ou estáticos) que destaquem os *hotspots* identificados e permitam a exploração das métricas de performance.
* Documentar as conclusões e potenciais implicações para a melhoria da rede.
Resultados Esperados:
* Um mapa visual de Portugal (ou de uma região específica) com os *hotspots* de má experiência ou alta heterogeneidade da rede móvel.
* Um relatório conciso com a metodologia utilizada e as características dos *hotspots* identificados.
* Recomendações preliminares sobre as áreas que necessitam de atenção por parte das equipas de engenharia de rede.
Quem procuramos:
* Formação superior em Data Science, Computer Science, Engenharia ou áreas similares.
* Forte capacidade analítica e interesse em Machine Learning.
* Atenção ao detalhe e rigor na manipulação e análise de dados.
* Proatividade e vontade de identificar e resolver problemas complexos.
* Capacidade para comunicar e documentar resultados de forma clara.
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