Data scientist

Compañía tecnológica enfocada en eficiencia energética, analítica avanzada y desarrollo de software para optimizar el consumo en entornos industriales y terciarios. Combina consultoría técnica, producto digital e investigación aplicada para maximizar ahorro, rendimiento y sostenibilidad., Impulsar la investigación y desarrollo y la aplicación de IA en eficiencia energética y gestión de datos, generando conocimiento transferible a producto y casos de uso reales., Liderazgo técnico-científico: dirección de iniciativas de I+D, definición metodológica, prototipado y validación de algoritmos/modelos coordinación de equipos multidisciplinares.

• Modelado y analítica avanzada: estadística y machine learning para series temporales energéticas, previsión de demanda, detección de anomalías y recomendaciones automatizadas diseño de visualizaciones y cuadros de mando.
• Apoyo a propuestas de I+D: elaboración de memorias técnicas y defensa de entregables.
• Transferencia a producto: priorización de casos de uso, integración en la plataforma interna y colaboración con entidades externas (centros tecnológicos/universidades).

Ingeniería (Energía/Industrial/Informática), Matemáticas, Física o similar.

• Valorable posgrado en IA, Ciencia de Datos o Sistemas Energéticos., 3 años (preferible 5+) en analítica/IA aplicada exposición al sector energético y procesos industriales.
• Modelos predictivos y ML con Python (Pandas, NumPy, scikit-learn) deseable TensorFlow/PyTorch.
• SQL y modelado de datos control de versiones (Git), uso de APIs y despliegue en cloud (Azure/AWS).

Proyectos de I+D

• Participación en iniciativas competitivas capacidad para generar documentación técnica y equilibrar rigor con orientación a producto.

Competencias

• Pensamiento analítico y estructurado, orientación a resultados, trabajo en equipo, comunicación técnica clara, autonomía y responsabilidad.

Incorporación a organización innovadora con foco real en producto y datos.

• Equipo internacional y multidisciplinar.
• Flexibilidad horaria, jornada continua los viernes e intensiva en verano.
• Modelo híbrido de trabajo.
• Formación y desarrollo continuo.