DATA SCIENTIST AND MACHINE LEARNING RESEARCHER (Data Science & Big Data Analytics)
Role details
Job location
Tech stack
Job description
- Diseñar y desarrollar soluciones que respondan a los retos de los clientes o socios de los proyectos, según la experiencia del candidato y las necesidades de cada proyecto.
- Escribir código limpio, eficiente y bien documentado para implementar las soluciones técnicas planteadas.
- Investigar técnicas y métodos innovadores en el ámbito de la inteligencia artificial que conformen el estado del arte, a fin de mantenerse actualizado con las nuevas tendencias.
- Participar en la preparación de propuestas de proyectos de investigación y desarrollo (p.ej. convocatorias CDTI Cervera, MICIU PCPPs, etc.), desde la toma de requerimientos con el cliente hasta el planteamiento de la solución técnica y la redacción del plan de trabajo.
- Redactar documentación técnica básica, relacionada con las soluciones implementadas en los proyectos.
- Participar en la redacción de artículos y presentaciones para compartir los resultados de la investigación y el desarrollo con la comunidad académica y la industria.
Requirements
Buscamos un perfil centrado en métodos de forecasting, análisis de series temporales y procesos estocásticos. También se valorará, como extra, conocimiento en los ámbitos del procesado de lenguaje natural (NLP), IA generativa, sistemas recomendadores y aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning)., * Formación en ámbitos relacionados con el machine learning y la inteligencia artificial
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Formación de idiomas (catalán, castellano, inglés)
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Horario flexible y esquema híbrido de teletrabajo, * Experiencia de, al menos, 3 años en el ámbito del machine learning aplicado, con un foco especial en el forecasting, en el análisis de series temporales y en procesos estocásticos.
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Conocimiento y experiencia en análisis de datos, limpieza, preparación, pre-procesamiento y visualización.
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Experiencia en el lenguaje de programación Python y en sus librerías más importantes en los ámbitos del machine learning (scikit-learn), deep learning (PyTorch o tensorflow), series temporales (statsmodels, StatsForecast, etc).
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Altas capacidades de conceptualizar, diseñar y plantear soluciones.
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Buenas capacidades de exposición y documentación de las tareas realizadas.
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Experiencia en el uso de sistemas de control de versiones, en particular, Git.
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Idiomas: alto nivel en catalán y/o castellano (en caso de no tener un nivel mínimo de catalán, el candidato tendrá que hacer la formación ofrecida por Eurecat o por su cuenta a partir del momento de la incorporación); buen nivel de inglés. Se valorará:
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Conocimiento en técnicas de NLP: generación de word-embeddings, búsquedas semánticas, named-entity recognition, Large Language Models, Retrieval-Augmented Generation, etc.
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Conocimiento en sistemas recomendadores: content-based, collaborative filtering, Factorization Machines, etc.
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Conocimiento en reinforcement learning: Q-Learning, simulaciones de Monte Carlo, etc.
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Experiencia en proyectos en el sector de la movilidad.
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PhD en un ámbito relacionado con la Ciencia de Datos y el Aprendizaje Automático.
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Interés y experiencia en la investigación.
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Haber participado en la publicación de artículos científicos y asistido a conferencias internacionales.
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Haber participado en proyectos financiados por la Comisión Europea (Horizon Europe, H2020 y anteriores).
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Experiencia en el uso de Docker y de sistemas Linux. Tenga en cuenta que las entrevistas del proceso de selección continuarán en septiembre.
Benefits & conditions
- Jornada laboral intensiva los viernes y horario de verano
- Añádete a un equipo dinámico y multidisciplinar