Estágio de Verão | Machine Learning: Mapeamento Geoespacial da Rede Móvel | Porto

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.