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# Científico/a de Datos - Data Engineer especialista en IA

- **Company:** Apiux
- **Location:** Spain
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Integrated Development Environments, Python (Programming Language), Natural Language Processing, Tensorflow, Pytorch, Generative AI, Git, Scikit Learn, Information Technology, Software Version Control
- **Published:** September 22, 2026
- **Apply:** https://eurojobs.com/jobs/28204673/apply

## About the Role

Experiencia: A partir de 4 años, Modalidad: Remoto desde España

Conocimiento Clave: ENTRENAMIENTO Y DESPLIEGUE DE MODELOS, MODELADO DE DATOS, ML/DL, CONTROL DE VERSIONES, * Formación Académica: Ingeniería Superior o Grado en titulaciones de ámbitos técnicos pertenecientes a las siguientes áreas:

 * Área de Informática / Telecomunicaciones.
 * Área de Ingeniería (diferente a Informática / Telecomunicaciones).
 * Área de Físicas / Matemáticas.
 * Área de Ciencias (diferente a Físicas / Matemáticas).
 * Experiencia Mínima: Al menos 4 años de experiencia en desarrollo de soluciones de IA, ingeniería de datos y modelado.

Conocimientos Técnicos Clave:

 * Lenguajes y Herramientas IA: Dominio de Python, R, frameworks de ML/DL (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.).
 * Ingeniería de Datos: Modelado de datos, integración de fuentes heterogéneas y procesamiento masivo.
 * Metodología y Entornos: Entornos de desarrollo colaborativos y sistemas de control de versiones (Git).
 * Soft Skills: Alta capacidad de interlocución con usuarios de negocio, habilidades analíticas, traducción de requerimientos funcionales a técnicos y trabajo en equipo., * Especialización: Experiencia en proyectos de NLP, IA Generativa o modelos predictivos aplicados a finanzas.

## Description

* Realizar análisis exploratorio de datos (EDA), diseño, entrenamiento, validación y evaluación de desempeño de modelos de IA.
 * Desplegar modelos en entornos productivos garantizando su escalabilidad.
 * Diseñar e implementar el modelado de datos, la integración de fuentes heterogéneas y los pipelines de procesamiento necesarios para la alimentación de los modelos.
 * Interlocución directa con usuarios de negocio para la identificación, comprensión y validación de casos de uso y requisitos funcionales.
 * Traducir los resultados del modelo en recomendaciones accionables para negocio.
 * Garantizar la disponibilidad, calidad y gobernanza de los datos en todo el ciclo.