Modelos climáticos precisos para apoiar suas decisões
Modelos com maior alcance e acurácia que modelos tradicionais
A MeteoIA atende mercados sensíveis às variações e mudanças do clima através de modelos de IA customizáveis e capazes de gerar previsões diretamente relevantes para cada setor
A empresa está centrada em um sistema de modelagem único, o MIA, que permite que nossa equipe de cientistas gere de forma rápida e robusta cadeias de modelos que agregam valor em setores como energias renováveis, agro e seguros
Nossas Soluções
Nossa empresa desenvolve modelos próprios de médio e longo alcance com técnicas modernas de IA. Nossos modelos possuem maior alcance e acurácia que modelos tradicionais como o IFS do ECWMF.
- Previsão própria de chuva, vazão, vento, ENA e índices climáticos com até 1 ano de antecedência
- Previsões disponibilizadas através de dashboard interativos e arquivos brutos disponíveis via API e FTP
- Análise detalhada do desempenho do modelo nos últimos 10 anos e comparação com produtos do mercado.
- Workshop no primeiro mês e suporte contínuo via WhatsApp e e-mail para dúvidas
Por que a MeteoIA?
Segurança na tomada de decisão
Oferecemos a previsão com margem de erro, além de uma análise retroativa completa do desempenho do modelo, assim possibilitando minimizar os riscos.
Antecipação dos movimentos do mercado
Nossos modelos são baseados em IA e possuem um grande alcance temporal em relação aos demais produtos disponíveis no mercado.
Visualização e acesso ao dados intuitivo
O fluxo de dados e a sua visualização é realizada através de uma API e de dashboard modernos e intuitivos que facilitam a visualização das informações.
Fundadores
Dr. Gabriel Perez
CEO
- PhD em ciências do clima – University of Reading, United Kingdom
- MSc e BSc em ciências atmosféricas – IAG/USP
- Premiado como melhor projeto de pesquisa pela Universidade de Reading
- Treinamento de modelagem na University of Cambridge e no ECMWF
Dr. Thomas Martin
CEO
- PhD em ciências atmosféricas – IAG/USP
- MSc em água, clima e ambiente – Université Grenoble Alpes, France
- BSc em geosciências – Université Grenoble, Alpes, France
- Pesquisador principal PIPE/FAPESP para IA aplicada em previsão subsazonal de energia
Conecte-se à inteligência climática da MeteoIA
Aumente a resiliência e a competitividade da sua organização com nossas soluções.
Nossos Especialistas
Amanda Lucena
Relações Institucionais
Edson Barbosa
CFO e Head de Energia
Leonardo Gilly
Engenheiro de Dados
Márcia Marques
Diretora de Projetos
Maria Luiza Kovalski
Cientista de Dados
Pedro A. S. M. Ribeiro
Cientista de Dados
Taís Sabença
Analista de Marketing
Vitor Fernandes
Head de Vendas
Amanda Lucena
Relações Institucionais
Amanda Lucena é advogada, pós graduada em gestão de negócios, inovação e empreendedorismo pela FIA e graduanda em Gestão Ambiental pela USP. Atua nas áreas de Legal, expansão GovTech e RH da empresa.
Vitor Fernandes
HEAD DE VENDAS
Vitor Fernandes é administrador, PhD em em Business Analytics na Rensselaer Polytechnic Institute, especialista em mercado e auxilia nos processos de decisão da empresa.
Leonardo Gilly
cientista de dados
Leonardo Gilly é bacharel em meteorologia na USP e especialista no fluxo de dados e gerenciamento das tarefas computacionais associadas ao sistema MIA.
Taís Sabença
analista de marketing
Tais Sabença é publicitária pela UAM, está em Pós Graduação em Mercado de Alto Padrão: Gestão e Design de Excelência pela FAAP e contribui no marketing da empresa.
Márcia Marques
diretora de projetos
Márcia Marques é bacharel e mestre em meteorologia pela USP e aplica o sistema MIA para identificar os fatores que controlam a chuva no Brasil.
Pedro A. S. M. Ribeiro
Cientista de Dados
Pedro A. S. M. Ribeiro é bacharel e mestre em meteorologia pela USP e é responsável por análises estatísticas e visualizações dos modelos preditivos.
Maria Luiza Kovalski
Cientista de Dados
Maria Luiza é Bacharela em Física pela UEPG e mestranda em ciências atmosféricas no IAG/USP com foco em alta variabilidade nos ventos no Nordeste Brasileiro.
Edson Barbosa
head de energia
Edson Barbosa é mestre e bacharel em meteorologia pela USP e agrega sua experiência no setor de energia para a adequação e melhoramento das previsões do sistema MIA.
Prêmios e Reconhecimento
Startups do Futuro
Premiação do SEBRAE que reconhece as 100 startups científicas do estado de São Paulo com maior potencial de gerar impacto econômico e/ou socioambiental no futuro.
Desafio NET ZERO 2050
A MeteoIA foi selecionada como empresa que possui solução que possa contribuir para mitigar problemas da pauta de mudanças climáticas.
Estamos Contratando
Nosso time é composto por doutores em ciência de dados e meteorologistas focados em aumentar o poder de decisão dos nossos parceiros através de modelos e ferramentas de análises inteligentes.
Engenheiro de Dados | Sênior
Híbrido
Aprimorar e desenvolver o fluxo de dados para nosso sistema de aprendizagem de máquina.
Engenheiro de Dados | Pleno
Híbrido
Colaborar com a equipe técnica para planejar, aprimorar e desenvolver o I/O e o fluxo de dados dos componentes do sistema de aprendizagem de máquina da MeteoIA.
Engenheiro de Dados Pleno
Atribuições:
Colaborar com a equipe técnica para planejar, aprimorar e desenvolver o I/O e o fluxo de dados nas componentes do sistema de aprendizagem de máquina da MeteoIA.
Requisitos:
- Bacharelado em Ciências da Computação ou Ciências Exatas
- Experiência de pelo menos três anos em cargo com atribuições similares a esta vaga ou Pós Graduação em área correlata
- Conhecimento avançado em Python e sistema Linux
- Experiência desejada em plataforma de sensoriamento remoto como Google Earth Engine
- Língua Inglesa com nível intermediário mínimo na fala e na escrita.
Especificações da vaga:
- Salário de acordo com a experiência do(a) candidato(a)
- Dedicação: 8 horas diárias de segunda à sexta (40 horas semanais)
- Regime de contratação: PJ podendo migrar para CLT
- Local: Parte em formato remoto e parte nas dependências da empresa, localizada próximo à estação Pinheiros do metrô e CPTM, São Paulo-SP.
Candidate-se
Engenheiro de Dados Sênior
Atribuições:
Aprimorar e desenvolver o fluxo de dados para nosso sistema de aprendizagem de máquina.
Requisitos:
- Bacharelado em Meteorologia, Hidrologia, Matemática, Física, Engenharia, Ciências da computação, Sistemas da Informação e correlatos. Pós graduação será considerado um diferencial
- Experiência prévia com desenvolvimento de projetos de ciências de dados
- Conhecimento em estatística e aprendizagem de máquina
- Experiência com sistema Linux e habilidade em Python para análise de dados e desenvolvimento OOP
- Experiência com versionamento de código (git)
- Língua inglesa com nível intermediário na fala e escrita.
Especificações da vaga:
- Dedicação: 8 horas diárias de segunda à sexta feira (40 horas semanais)
- Regime de contratação: CLT
- Local: Parte em formato remoto e parte nas dependências da empresa, localizada no bairro de Pinheiros (estação Pinheiros), na cidade de São Paulo/SP.