Senior Data Scientist

En Enginium, parte de Gi Group Holding, empresa internacional de servicios tecnológicos, buscamos incorporar un/a Senior Data Scientist (GenAI/LLMs + Advanced Analytics). Te incorporarás a un equipo de Data & AI en crecimiento para diseñar y evolucionar soluciones de Analítica Avanzada, Machine Learning e IA Generativa con impacto directo en cliente, red comercial y resultados de negocio, garantizando calidad, seguridad y operatividad en producción., * Definir y liderar proyectos de analítica, Machine Learning e IA Generativa (LLMs) junto a negocio y áreas técnicas, asegurando plazos, alcance y entregables.

• Profundizar en los retos de negocio y traducirlos a soluciones basadas en datos, aplicando criterio para decidir entre GenAI vs ML tradicional vs reglas según impacto, coste, latencia, explicabilidad y riesgo.
• Analizar fuentes existentes y proponer nuevas aproximaciones y enriquecimientos, trabajando con datos estructurados y no estructurados (especialmente texto).
• Diseñar, evaluar e industrializar soluciones con LLMs, incluyendo RAG y, cuando aplique, enfoques agénticos, incorporando controles de calidad y seguridad (guardrails).
• Definir y supervisar KPIs de modelos y soluciones: rendimiento, calidad, uso, costes, latencia, drift y métricas de gobierno.
• Colaborar en preparación de datos cuando sea necesario, asegurando calidad y trazabilidad de la información utilizada.
• Interpretar resultados, identificar oportunidades de mejora y comunicar conclusiones de forma clara a audiencias técnicas y de negocio.
• Mantener y evolucionar soluciones existentes en entornos productivos, documentando decisiones técnicas y procesos operativos.
• Participar en la evaluación de proveedores y soluciones, definiendo requerimientos técnicos y controles necesarios para el correcto desarrollo de los proyectos.

• 4+ años de experiencia en Data Science / Analítica Avanzada, participando en proyectos con despliegue en producción.
• Experiencia práctica en IA Generativa (LLMs) aplicada a casos reales de negocio (no solo POCs), incluyendo:
• Prompting (templates, few-shot y técnicas avanzadas cuando proceda).
• Diseño de evaluaciones: datasets de test, métricas y criterios de aceptación.
• Control de calidad y seguridad: guardrails, grounding y validación de outputs.
• Implementación de RAG (búsqueda, chunking, embeddings, reranking).
• Conocimiento avanzado de Python y experiencia con PySpark (entornos distribuidos).
• Conocimientos sólidos de estadística y modelado (regresión, clasificación, series temporales u otros según el caso).
• Conocimiento de principios de calidad del dato, seguridad, privacidad y cumplimiento aplicables a proyectos de datos e IA.
• Titulación universitaria en Informática, Matemáticas, Física, Ingeniería u otra disciplina técnica.
• Capacidad de comunicación, coordinación y trabajo en equipos multidisciplinares., * Experiencia previa en sector seguros (siniestros, fraude, retención, tarificación, atención al cliente).
• Experiencia en MLOps/LLMOps (ciclo de vida del modelo, versionado, monitorización, observabilidad).
• Conocimiento de herramientas de reporting (p. ej., Power BI o equivalente).
• Doctorado.
• Frameworks GenAI: LangChain / LlamaIndex (o equivalente)
• MLOps: MLflow (o equivalente), orquestación (Airflow o similar)
• Observabilidad: métricas de uso/coste/latencia + drift/quality (stack corporativo)

El seguimiento impulsa, no supervisa.

Transiciones entre proyectos naturales y acompañadas.

Encuentros donde el equipo se escucha y se alinea.

Un evento anual que no parece corporativo.