> Markdown version of [/jobs/ext/1594853-data-scientist-nlp-ia](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/1594853-data-scientist-nlp-ia). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Data Scientist Nlp - Ia - **Company:** Procesia - **Location:** Madrid, Spain - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Python (Programming Language), Large Language Models, Generative AI, Backend, Matplotlib, Kubernetes, Machine Learning Operations, GPT - **Published:** July 27, 2026 - **Apply:** https://www.buscojobs.com.es/data-scientist-nlp-ia-en-madrid-ID-364553541 ## About the Role Trabajamos en proyectos de alto impacto, con equipos donde conviven perfiles muy técnicos y otros muy funcionales, y donde cada persona puede aportar su mirada a cómo debe comportarse la IA.El reto: darle forma a la IA que entiende el lenguajeNo buscamos un perfil de datos más, buscamos a quien se pregunte constantemente: ¿de verdad este modelo está entendiendo lo que el usuario quiere decir?, Experiencia demostrable trabajando con IA generativa, LLMs y arquitecturas RAG, más allá de pruebas puntuales.Valorable experiencia con Kubernetes, orquestación de contenedores, observabilidad y bases de datos vectoriales, trabajando en equipo con perfiles de MLOps y backend. ## Description Acerca del puesto Data Scientist NLP - IA¿Y si tu trabajo fuera decidir cómo hablan y entienden el lenguaje las soluciones de IA que usan miles de personas?Ese Es El Corazón De Este RolBuscamos a alguien que disfrute tanto afinando un modelo como discutiendo el mejor prompt, la métrica adecuada o el tipo de explicación que necesita un usuario no técnico.¿Quiénes somos?En PROCESIA construimos soluciones donde la IA deja de ser un buzzword y se convierte en asistentes, buscadores inteligentes, sistemas de ayuda y herramientas que entienden el lenguaje humano.Trabajamos en proyectos de alto impacto, con equipos donde conviven perfiles muy técnicos y otros muy funcionales, y donde cada persona puede aportar su mirada a cómo debe comportarse la IA.El reto: darle forma a la IA que entiende el lenguajeNo buscamos un perfil de datos más, buscamos a quien se pregunte constantemente: ¿de verdad este modelo está entendiendo lo que el usuario quiere decir?.Tu terreno será el texto: desde documentos largos a consultas breves, desde prompts para LLMs hasta métricas que midan si la IA está respondiendo bien.Disfrutarás SiTe mueves con naturalidad entre Python, pandas, numpy, scikit?learn, y no tienes miedo a abrir un notebook y explorar datos textuales desde cero.Has pasado varios años construyendo soluciones de NLP (clasificación, extracción de entidades, búsqueda semántica, resúmenes, etc.), no solo leyendo papers.Te interesa especialmente la IA generativa: arquitecturas RAG, LLMs como GPT, LLaMa o Mistral, embeddings, fine?tuning y evaluación de modelos grandes.Disfrutas explicando resultados a gente no técnica, buscando ejemplos claros y visualizaciones que cuenten la historia del modelo.¿Qué harás en el día a día?Formarás parte de un equipo donde también hay Consultores Python, arquitectos y otros Data Scientists, con los que co?diseñarás soluciones end?to?end.En La Práctica, Te Ocuparás DeDiseñar y entrenar modelos de NLP, tanto clásicos como basados en Transformers, para resolver problemas concretos (búsqueda, clasificación, extracción, resumen, etc.).Preparar y entender los datos textuales: limpieza, normalización, anotación, definición de etiquetas y métricas que tengan sentido para negocio.Construir y mejorar soluciones de IA generativa sobre RAG, trabajando con embeddings, recuperación de contexto y prompts para modelos como GPT, LLaMa o Mistral.Trabajar mano a mano con el equipo de desarrollo para que tus modelos se integren en APIs y servicios que funcionan en Kubernetes y entornos CI/CD.Documentar de forma clara lo que hace el modelo, sus límites y cómo evolucionarlo, ayudando en que el conocimiento no se quede solo en el código.Lo que necesitamos de tu experienciaEste, no es un rol junior ; vas a tomar decisiones que definen cómo se comportan soluciones de IA clave.Por Eso BuscamosAl menos 7 años de experiencia en proyectos TI y 5 años trabajando en soluciones de datos o inteligencia artificial a gran escala.Varios años de práctica real en NLP y ciencia de datos con Python (pandas, numpy, scikit?learn, visualización con matplotlib, seaborn y notebooks).Experiencia demostrable trabajando con IA generativa, LLMs y arquitecturas RAG, más allá de pruebas puntuales.Valorable experiencia con Kubernetes, orquestación de contenedores, observabilidad y bases de datos vectoriales, trabajando en equipo con perfiles de MLOps y backend.¿Qué te ofrecemos?Además del reto técnico, queremos que sientas que estás en un lugar donde puedes crecer y tener voz propia en cómo se construyen laProyecto estable, de gran visibilidad y con una fuerte carga tecnológica e innovadora en servicios de inteligencia artificial.Modalidad híbrida con 33% de presencialidad (Pozuelo de Alarcón / Zona norte)Contrato indefinido, jornada completa, modelo híbrido/remoto y horarios flexibles para que conciliar sea algo real, no deseo.Clases de inglés desde el primer día, soporte para certificaciones técnicas y un plan de carrera personalizado pensado para que tu perfil arquitecto siga creciendo cada año.3 meses de jornada intensiva en verano y jornada intensiva todos los viernes, además de no trabajar Nochebuena ni Fin de Año.Seguro médico privado sin copagos, entorno cercano y positivo, café y té gratis en oficina y un modelo de Management 3.0 donde tu criterio pesa y se escucha.Salario competitivo, alineado con tu experiencia y potencial.Si te apetece que tu próximo paso en IA no sea más de lo mismo, esta puede ser tu oportunidad.#J-*****-Ljbffr ## Related Videos - [Python Data Visualization @ Deepnote (w/ PyViz overview)](https://www.wearedevelopers.com/videos/113-python-data-visualization-deepnote-w-pyviz-overview) - [Developing the Backend with Stefan Lingler, CTO at Shpock](https://www.wearedevelopers.com/videos/100360-developing-the-backend-with-stefan-lingler-cto-at-shpock) - [ Evaluating AI models for code comprehension](https://www.wearedevelopers.com/videos/1462-evaluating-ai-models-for-code-comprehension) - [Developer Experience, Platform Engineering and AI powered Apps](https://www.wearedevelopers.com/videos/990-developer-experience-platform-engineering-and-ai-powered-apps) - [Nest.js - TypeScript in the backend can also be clean](https://www.wearedevelopers.com/videos/1033-nest-js-typescript-in-the-backend-can-also-be-clean) - [How E.On productionizes its AI model & Implementation of Secure Generative AI.](https://www.wearedevelopers.com/videos/623-how-e-on-productionizes-its-ai-model-implementation-of-secure-generative-ai) ## Related Articles - [MLOps And AI Driven Development](https://www.wearedevelopers.com/magazine/82-mlops-and-ai-driven-development) - [MLOps – What’s the deal behind it?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/125-mlops-what-s-the-deal-behind-it) - [What Are Large Language Models?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/304-what-are-large-language-models) - [How to Become an AI Engineer](https://www.wearedevelopers.com/magazine/331-how-to-become-an-ai-engineer) - [Coffee with Developers - Maria Apazoglou - Making AI understandable for all in production](https://www.wearedevelopers.com/magazine/475-coffee-with-developers-maria-apazoglou-making-ai-understandable-for-all-in-production) - [MLops – Deploying, Maintaining And Evolving Machine Learning Models in Production](https://www.wearedevelopers.com/magazine/115-mlops-deploying-maintaining-and-evolving-machine-learning-models-in-production)