Data Analytics & AI Engineer
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En Telefonica Ingeniería de Seguridad buscamos un/a Data Analytics & AI Engineer con sólida experiencia en el diseño y desarrollo de soluciones de analítica avanzada, visualización de datos, Machine Learning e Inteligencia Artificial aplicadas a proyectos estratégicos europeos de defensa, comunicaciones seguras y sistemas críticos., 1. Desarrollo de soluciones analíticas Diseñar, implementar y optimizar dashboards avanzados para monitorización operacional, análisis predictivo y soporte a la toma de decisiones. Construir y mantener pipelines de datos para ingestión, procesamiento y explotación de información procedente de sistemas de defensa y telecomunicaciones.
- Inteligencia Artificial & Machine Learning
Desarrollar modelos de ML/AI para detección de anomalías, análisis de señales, predicción de fallos y optimización de recursos. Evaluar, ajustar y desplegar modelos en entornos productivos o en sistemas embebidos cuando sea necesario.
- Ingeniería de Datos y MLOps
Asegurar la calidad, trazabilidad y gobierno del dato en todo el ciclo de vida del proyecto. Participar en procesos de deploy, monitorización y vida útil del modelo bajo buenas prácticas MLOps.
- Colaboración técnica
Trabajar con equipos de ingeniería de sistemas, ciberseguridad y telecomunicaciones para integrar soluciones de IA en plataformas ya existentes. Documentar diseños, arquitecturas y resultados para auditorías, certificaciones o entregables.
- Innovación y vigilancia tecnológica
Evaluar nuevas tendencias en IA generativa, visión artificial, analítica en tiempo real, edge AI y procesamiento de señales, proponiendo evolutivos estratégicos para el negocio. Contribuir en propuestas técnicas para proyectos europeos y fondos de innovación.
Requirements
Ingeniería de Telecomunicaciones, Informática, Software, Electrónica o similar. Valorable máster o especialización en Data Science, IA, Machine Learning o Big Data. Experiencia
5+ años desarrollando soluciones de analítica avanzada, dashboards o modelos de Machine Learning. Experiencia previa en sectores críticos: defensa, aeroespacial, telecomunicaciones, transporte, energía o seguridad. Conocimientos sólidos en procesamiento de señales, analítica de datos o arquitecturas distribuidas. Competencias técnicas
Lenguajes: Python, SQL (avanzado), R (opcional). Frameworks ML: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost. Herramientas de visualización: Power BI, Tableau, Grafana o equivalente. Cloud (al menos uno): Azure, AWS, Google Cloud. Valorable experiencia en:
MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow) Data Engineering (Spark, Kafka) Sistemas en tiempo real o entornos clasificados Modelos generativos o IA aplicada a comunicaciones Competencias personales
Capacidad analítica, orientación a resultados y pensamiento sistémico. Capacidad para trabajar con equipos multidisciplinares y en contextos técnicos complejos. Buen nivel de inglés técnico (B2+).