Data Scientist - Sector Defensa Aeronáutica (Madrid)

Akkodis
Arbo, Spain
2 days ago

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Shift work
Languages
Spanish
Experience level
Intermediate

Job location

Arbo, Spain

Tech stack

Agile Methodologies
Data analysis
Databases
Data Validation
Python
Machine Learning
NumPy
Scrum
TensorFlow
Software Engineering
PyTorch
Grafana
Deep Learning
GIT
Pandas
Scikit Learn
Kubernetes
Information Technology
Machine Learning Operations
DO-178B
Streamlit Framework
Docker

Job description

Desde AKKODIS buscamos un/a Data Scientist para colaborar en proyectos estratégicos enfocados a la industrialización, validación y estandarización de modelos de IA en entornos altamente regulados dentro del sector aeronáutico y defensa .Desplácese hacia abajo para encontrar los detalles completos de la oferta de trabajo, incluyendo la experiencia requerida y las funciones y tareas asociadas.Ubicación: Madrid (presencial).FUNCIONESDefinición y estandarización del ciclo de desarrollo de modelos de Data Science y Machine Learning en entornos on-premise.Diseño e implementación de procesos de validación de datos y modelos para asegurar su calidad antes del despliegue.Garantizar la trazabilidad y reproducibilidad de los experimentos, gestionando versiones de modelos, datasets y configuraciones.Desarrollo y despliegue de soluciones de IA en entornos locales mediante contenedores y herramientas de virtualización.Creación de dashboards e interfaces de visualización de resultados mediante herramientas como Streamlit.Elaboración de documentación técnica detallada (informes de validación, arquitectura, planes de pruebas).Participación en la definición de estándares de desarrollo en IA alineados con entornos de alta exigencia (defensa/aeronáutico).REQUISITOSGrado o Máster en Ingeniería (Informática, Telecomunicaciones, Aeroespacial, Industrial), Matemáticas, Estadística o Física.Experiencia de entre 2 y 4 años en Data Science, Machine Learning o entornos MLOps.Experiencia sólida en Python y librerías de análisis de datos (Pandas, NumPy).Experiencia con modelos de Machine Learning (Scikit-Learn) y Deep Learning (PyTorch o TensorFlow).Experiencia trabajando en entornos on-premise con Docker, entornos virtuales y conexión a bases de datos.Conocimiento de herramientas de validación y ciclo de vida de modelos (Git, MLflow, DVC, Great Expectations).Experiencia en desarrollo de documentación técnica.VALORAMOSExperiencia en entornos regulados (defensa, aeroespacial, sanitario, automoción, etc.).Conocimientos en herramientas avanzadas de MLOps (Flyte, Optuna, KServe).Experiencia con Kubernetes y monitorización (Grafana).Conocimiento de normativas aeronáuticas o estándares de software crítico (EASA, DO-178C u otros).Experiencia trabajando con metodologías Agile (Scrum / Kanban).OFRECEMOSIncorporación a una empresa multinacional líder en ingeniería y tecnología.Participación en proyectos innovadores dentro del sector defensa y aeronáutico.Entorno técnico avanzado con foco en la calidad, robustez y escalabilidad de soluciones de IA.Formación continua y desarrollo profesional.Plan de carrera en proyectos altamente especializados.SOBRE AKKODISAKKODIS es un grupo multinacional líder en ingeniería y tecnología.Valoramos el potencial de cada persona y creemos firmemente en el desarrollo continuo de nuestros equipos.xsgfvudCon presencia en más de 30 países y más de ***** profesionales en España, trabajamos en proyectos estratégicos en sectores como: Aeroespacial, Defensa, Automoción, Ferroviario, Industria, Energía, IT y Banca.

Requirements

Grado o Máster en Ingeniería (Informática, Telecomunicaciones, Aeroespacial, Industrial), Matemáticas, Estadística o Física. Experiencia de entre 2 y 4 años en Data Science, Machine Learning o entornos MLOps. Experiencia sólida en Python y librerías de análisis de datos (Pandas, NumPy). Experiencia con modelos de Machine Learning (Scikit-Learn) y Deep Learning (PyTorch o TensorFlow). Experiencia trabajando en entornos on-premise con Docker, entornos virtuales y conexión a bases de datos. Conocimiento de herramientas de validación y ciclo de vida de modelos (Git, MLflow, DVC, Great Expectations). Experiencia en desarrollo de documentación técnica. VALORAMOS Experiencia en entornos regulados (defensa, aeroespacial, sanitario, automoción, etc.). Conocimientos en herramientas avanzadas de MLOps (Flyte, Optuna, KServe). Experiencia con Kubernetes y monitorización (Grafana). Conocimiento de normativas aeronáuticas o estándares de software crítico (EASA, DO-178C u otros). Experiencia trabajando con metodologías Agile (Scrum / Kanban).

Benefits & conditions

Incorporación a una empresa multinacional líder en ingeniería y tecnología. Participación en proyectos innovadores dentro del sector defensa y aeronáutico. Entorno técnico avanzado con foco en la calidad, robustez y escalabilidad de soluciones de IA. Formación continua y desarrollo profesional. Plan de carrera en proyectos altamente especializados. SOBRE AKKODIS AKKODIS es un grupo multinacional líder en ingeniería y tecnología. Valoramos el potencial de cada persona y creemos firmemente en el desarrollo continuo de nuestros equipos.

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