Tech_ Data Scientist

Telefónica S.A.

1 month ago

Role details

Contract type

Apprenticeship

Employment type

Full-time (> 32 hours)

Working hours

Regular working hours

Languages

English, Spanish

Experience level

Intermediate

Job location

Remote

Tech stack

Agile Methodologies

Artificial Intelligence

Amazon Web Services (AWS)

Artificial Neural Networks

Azure

Cloud Computing

Collaborative Software

Computer Programming

Continuous Integration

Data Security

Data Visualization

DevOps

Python

Machine Learning

NumPy

Scrum

RapidMiner

TensorFlow

Cloudera

SciPy

Software Engineering

Google Cloud Platform

PyTorch

Large Language Models

Snowflake

Deep Learning

Generative AI

GIT

Pandas

Matplotlib

Machine Learning Operations

REST

Software Version Control

Docker

Databricks

Job description

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 de la forma necesaria para adecuarlos al enfoque analítico que se plantee en el caso de uso.
Desarrollar modelos analíticos avanzados con diferentes enfoques (supervisado, no supervisado, series temporales, optimización, etc.), para satisfacer y responder a las necesidades del negocio.
Reportar los principales insights obtenidos de la ejecución del desarrollo de modelos analíticos, y ser capaz de explicarlos y defenderlos en diferentes foros.
Desplegar en el entorno de producción los trabajos realizados en el entorno de desarrollo.
Generar documentación y realizar la transferencia de conocimiento a los distintos stakeholders.
Impartir formación técnica sobre Data Science, Machine Learning, Inteligencia Artificial, programación, etc.
Investigar, estar actualizado, y poner en uso las últimas herramientas, modelos y tecnologías relacionadas con la IA Generativa y sus aplicaciones.

Requirements

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 de machine learning, inteligencia artificial, data science o similar (máster o doctorado)
Valorable: Formación no universitaria, a título particular, en machine learning, data science o similar (Coursera, EdX, MiriadaX, K-School, etc.)
Valorable: certificaciones en el ámbito del Data Science en principales proveedores (MS Azure, AWS, GCP, IBM, Cloudera, Snowflake, Stratio, etc.) Conocimientos técnicos
Imprescindible: conocimientos avanzados en programación con Python (incluyendo git u otras herramientas de colaboración y control de versiones) y librerías analíticas (sklearn y similares), y de manipulación y visualización de datos (numpy, scipy, pandas, matplotlib, etc.)
Imprescindible: conocimientos avanzados de estadística y algoritmos de aprendizaje automático (ML)
Valorable: conocimiento teórico y práctico en herramientas, librerías y servicios para la resolución de tareas de NLP, tales como sentimient analisys, language detection, NER, texts categorization, etc.).
Valorable: Conocimientos de deep learning y redes neuronales con librerías como Pytorch, Tensorflow, y similares.
Valorable: experiencia en almacenamiento/acceso a datos, e implementación de pipelines en plataformas cloud como MS Azure, AWS, GCP, IBM, etc.
Valorable: conocimientos de técnicas, aplicaciones, y modelos relacionados con la IA Generativa (LLMs y su ciclo de vida: evaluación, fine tuning, y optimizacion para el desarrollo de aplicaciones)
Valorable: conocimientos relacionados con frameworks de IA Generativa para agentes como LangChain, LangGraph, beeAgent, Crew.ai, watsonx.Assistant, o similares.
Valorable: experiencia y buenas prácticas relacionadas con la productivización de proyectos analíticos (MLOps y LLMOps)
Valorable: Experiencia en tecnologías DevOps (Docker, CI/CD, etc.), experiencia en el desarrollo de restful web services
Valorable: conocimiento en herramientas tipo SPSS modeler, Databricks, y similares. Para desempeñar el rol, las skills que encajarían con el equipo y el proyecto serían:
Trabajo en equipo y actitud de colaboración
Habilidades interpersonales
Destreza en la comunicación (modulando el discurso en función del tipo de audiencia).
Espíritu colaborador
Gran capacidad de aprendizaje
Proactividad
Buena gestión del tiempo y planificación de tareas
Experiencia en metodologías ágiles (como Scrum)
Habilidad para la creación de informes y presentaciones para cliente Idiomas
Imprescindible: español (muy alto), inglés (alto).
Valorable: otros idiomas