> Markdown version of [/jobs/ext/1960413-data-scientist](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/1960413-data-scientist). 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 - **Company:** Akuaro - **Location:** Barcelona, Spain - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Microsoft Azure, Python (Programming Language), Machine Learning, Standard Sql, Working Model 2D, Feature Engineering, Large Language Models, Pandas, Scikit Learn, Xgboost, Machine Learning Operations, Databricks - **Published:** August 7, 2026 - **Apply:** https://www.buscojobs.com.es/data-scientist-en-barcelona-ID-366101003 ## About the Role * Experiencia en desarrollo y despliegue de ML con Python * Dominio del ciclo de vida completo de modelos (experimentación, validación, despliegue y monitoreo) * Conocimiento del ecosistema Python para ML (scikit-learn, XGBoost, pandas) y buen nivel de SQL * Experiencia práctica con GenAI/LLM * Familiaridad con MLOps y plataformas cloud como Azure o Databricks * Capacidad para trabajar con datasets complejos y aplicar rigor estadístico * Inglés profesional alto y disponibilidad para trabajo híbrido en Barcelona ## Description Experteer Overview En Akuaro buscas a un/a Data Scientist / ML Engineer Senior para transformar datos industriales en modelos de Machine Learning que apoyen decisiones y operaciones.Te unirás a un equipo interno reciente y, al principio, colaborarás con partners para transferir conocimiento y ganar ownership de soluciones de IA.Trabajarás para diseñar e implementar modelos fiables y explicables que se integren en producción, con un enfoque práctico y de alto impacto.Es una oportunidad para impulsar la IA en áreas críticas como producción, energía y logística.Compensaciones / Beneficios* Diseñar, entrenar y validar modelos de ML para producción en áreas como producción, energía, calidad y logística* Convertir necesidades de negocio en problemas analíticos y desarrollar soluciones de forecasting, clasificación, regresión o detección de anomalías* Liderar el ciclo de vida del modelo desde análisis exploratorio y feature engineering hasta despliegue en producción* Implementar y evolucionar prácticas de MLOps para trazabilidad, reproducibilidad y monitoreo* Investigar y aplicar GenAI y LLM para crear activos reutilizables y metodologías innovadorasResponsabilidades* Experiencia en desarrollo y despliegue de ML con Python* Dominio del ciclo de vida completo de modelos (experimentación, validación, despliegue y monitoreo)* Conocimiento del ecosistema Python para ML (scikit-learn, XGBoost, pandas) y buen nivel de SQL* Experiencia práctica con GenAI/LLM* Familiaridad con MLOps y plataformas cloud como Azure o Databricks* Capacidad para trabajar con datasets complejos y aplicar rigor estadístico* Inglés profesional alto y disponibilidad para trabajo híbrido en BarcelonaRequisitos principales* modelo de trabajo híbrido (50% remoto)* horario flexible* jornada intensiva en verano* comedor de empresa subvencionado* aparcamiento* formación continua ## Related Videos - [Advanced Typing in TypeScript](https://www.wearedevelopers.com/videos/496-advanced-typing-in-typescript) - [TikTok's Privacy Innovation](https://www.wearedevelopers.com/videos/1036-tiktok-s-privacy-innovation) - [Cutting LLM Costs Without Cutting Quality: How to Beat Proprietary LLMs with Fine-Tuned Open Source](https://www.wearedevelopers.com/videos/100151-cutting-llm-costs-without-cutting-quality-how-to-beat-proprietary-llms-with-fine-tuned-open-source) - [Introduction to Azure Machine Learning](https://www.wearedevelopers.com/videos/368-introduction-to-azure-machine-learning) - [PySpark - Combining Machine Learning & Big Data](https://www.wearedevelopers.com/videos/44-pyspark-combining-machine-learning-big-data) - [Data Science on Software Data](https://www.wearedevelopers.com/videos/162-data-science-on-software-data) ## Related Articles - [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) - [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 – What’s the deal behind it?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/125-mlops-what-s-the-deal-behind-it) - [MLOps And AI Driven Development](https://www.wearedevelopers.com/magazine/82-mlops-and-ai-driven-development) - [Making Data Warehouses Fast: A Developer’s Story](https://www.wearedevelopers.com/magazine/107-making-data-warehouses-fast-a-developer-s-story) - [How to Become an AI Engineer](https://www.wearedevelopers.com/magazine/331-how-to-become-an-ai-engineer)