Tech_ Data Scientist

Overview

¿CÓMO SERÁ TU DÍA A DÍA?

Este perfil estará directamente involucrado en el planteamiento y desarrollo de los modelos analíticos para los casos de uso a resolver. Participará en el proyecto con la misión de entender y analizar los datos disponibles, con el fin de encontrar patrones y plantear e implementar modelos basados en algoritmos de Machine Learning que extraigan valor de esos datos (predicción, segmentación, clasificación, anomalías, etc.), así como de evaluar e implantar en clientes las nuevas tendencias, herramientas y tecnologías relacionadas con la IA Generativa. Se trata de un perfil técnico, pero creativo, para descubrir relaciones, tratar los datos y elegir los modelos adecuados para extraer el máximo beneficio. Al mismo tiempo, podrá participar en la impartición de distintos módulos formativos relacionados con campos como: Data Science, Machine Learning, Inteligencia Artificial, programación y similares.

Algunas de las actividades en el día a día pueden incluir:

• Participar en la toma de requisitos de negocio desde un punto de vista técnico.
• Analizar la información existente en las fuentes internas de la organización, así como otras fuentes externas adicionales (datos abiertos o datos de terceros).
• Limpiar, transformar y modificar los datos para adecuarlos al enfoque analítico planteado.
• Desarrollar modelos analíticos avanzados con diferentes enfoques (supervisado, no supervisado, series temporales, optimización, etc.).
• Reportar insights y ser capaz de explicarlos y defenderlos en diferentes foros.
• Desplegar en producción los trabajos realizados en desarrollo.
• Generar documentación y transferir conocimiento a los distintos stakeholders.
• Impartir formación técnica sobre Data Science, Machine Learning, Inteligencia Artificial, programación, etc.
• Investigar, mantenerse actualizado y aplicar las últimas herramientas y tecnologías relacionadas con la IA Generativa.

Qué esperamos de ti

Experiencia

• Imprescindible: +3 años de experiencia como Data Scientist en la ejecución de proyectos para clientes.

Formación

• Valorable: Titulación universitaria en disciplinas STEM (ingenierías, matemáticas, física, etc.).
• Valorable: Titulación de postgrado específica en machine learning, inteligencia artificial, data science o similar (máster o doctorado).
• Valorable: Formación no universitaria en machine learning, data science o similar (Coursera, EdX, MiriadaX, K-School, etc.).
• Valorable: Certificaciones en Data Science con proveedores (MS Azure, AWS, GCP, IBM, Cloudera, Snowflake, Stratio, etc.).

Conocimientos técnicos

• Imprescindible: Conocimientos avanzados en programación con Python (incluyendo git y herramientas de control de versiones) y librerías analíticas (sklearn, etc.), así como manejo de datos (numpy, scipy, pandas, matplotlib, etc.).
• Imprescindible: Conocimientos avanzados de estadística y algoritmos de aprendizaje automático (ML).
• Valorable: Conocimientos en NLP (sentiment analysis, language detection, NER, texts categorization, etc.).
• Valorable: Conocimientos de deep learning y redes neuronales con PyTorch, TensorFlow y similares.
• Valorable: Experiencia en almacenamiento/acceso a datos y pipelines en plataformas cloud (Azure, AWS, GCP, IBM, etc.).
• Valorable: Conocimientos de IA Generativa (LLMs) y su ciclo de vida: evaluación, fine tuning y optimización.
• Valorable: Conocimientos sobre frameworks de IA Generativa para agentes (LangChain, LangGraph, beeAgent, Crew.ai, watsonx.Assistant, etc.).
• Valorable: Experiencia y buenas prácticas en productivización de proyectos analíticos (MLOps y LLMOps).
• Valorable: Experiencia en DevOps (Docker, CI/CD) y desarrollo de servicios RESTful.
• Valorable: Conocimientos de herramientas tipo SPSS Modeler, Databricks, etc.

Para desempeñar el rol, las skills que encajarían con el equipo y el proyecto:

• Trabajo en equipo y actitud de colaboración.
• Habilidades interpersonales.
• Destreza en la comunicación (adaptando el discurso a la audiencia).
• Espíritu colaborador.
• Gran capacidad de aprendizaje.
• Proactividad.
• Buena gestión del tiempo y planificación de tareas.
• Experiencia en metodologías ágiles (Scrum).
• Habilidad para la creación de informes y presentaciones para cliente.

Idiomas

• Imprescindible: español (muy alto), inglés (alto).
• Valorable: otros idiomas.

Qué ofrecemos

• Medidas de conciliación y flexibilidad horaria.
• Formación continua y certificaciones.
• Modelo híbrido de teletrabajo.
• Atractivo paquete de beneficios sociales.
• Excelente ambiente de trabajo dinámico y multidisciplinar.
• Programas de voluntariado.

• Imprescindible: +3 años de experiencia como Data Scientist en la ejecución de proyectos para clientes., * Valorable: Titulación universitaria en disciplinas STEM (ingenierías, matemáticas, física, etc.).
• Valorable: Titulación de postgrado específica en machine learning, inteligencia artificial, data science o similar (máster o doctorado).
• Valorable: Formación no universitaria en machine learning, data science o similar (Coursera, EdX, MiriadaX, K-School, etc.).
• Valorable: Certificaciones en Data Science con proveedores (MS Azure, AWS, GCP, IBM, Cloudera, Snowflake, Stratio, etc.).

Conocimientos técnicos

• Imprescindible: Conocimientos avanzados en programación con Python (incluyendo git y herramientas de control de versiones) y librerías analíticas (sklearn, etc.), así como manejo de datos (numpy, scipy, pandas, matplotlib, etc.).
• Imprescindible: Conocimientos avanzados de estadística y algoritmos de aprendizaje automático (ML).
• Valorable: Conocimientos en NLP (sentiment analysis, language detection, NER, texts categorization, etc.).
• Valorable: Conocimientos de deep learning y redes neuronales con PyTorch, TensorFlow y similares.
• Valorable: Experiencia en almacenamiento/acceso a datos y pipelines en plataformas cloud (Azure, AWS, GCP, IBM, etc.).
• Valorable: Conocimientos de IA Generativa (LLMs) y su ciclo de vida: evaluación, fine tuning y optimización.
• Valorable: Conocimientos sobre frameworks de IA Generativa para agentes (LangChain, LangGraph, beeAgent, Crew.ai, watsonx.Assistant, etc.).
• Valorable: Experiencia y buenas prácticas en productivización de proyectos analíticos (MLOps y LLMOps).
• Valorable: Experiencia en DevOps (Docker, CI/CD) y desarrollo de servicios RESTful.
• Valorable: Conocimientos de herramientas tipo SPSS Modeler, Databricks, etc.

Para desempeñar el rol, las skills que encajarían con el equipo y el proyecto:

• Trabajo en equipo y actitud de colaboración.
• Habilidades interpersonales.
• Destreza en la comunicación (adaptando el discurso a la audiencia).
• Espíritu colaborador.
• Gran capacidad de aprendizaje.
• Proactividad.
• Buena gestión del tiempo y planificación de tareas.
• Experiencia en metodologías ágiles (Scrum).
• Habilidad para la creación de informes y presentaciones para cliente.

Idiomas

• Imprescindible: español (muy alto), inglés (alto).
• Valorable: otros idiomas.

• Medidas de conciliación y flexibilidad horaria.
• Formación continua y certificaciones.
• Modelo híbrido de teletrabajo.
• Atractivo paquete de beneficios sociales.
• Excelente ambiente de trabajo dinámico y multidisciplinar.
• Programas de voluntariado.