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# Data Scientist Senior (Machine Learning y Riesgo de Crédito) New

- **Company:** NEORIS
- **Location:** Spain (Remote available)
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Amazon Web Services, Microsoft Azure, Cloud Computing, Machine Learning, Tensorflow, SQL Databases, Google Cloud, Pytorch, Large Language Models, Deep Learning, Generative AI, Scikit Learn, Information Technology, Machine Learning Operations, Docker, Databricks
- **Published:** June 17, 2026
- **Apply:** https://es.indeed.com/viewjob?jk=9ff132759af01b19

## About the Role

* Grado o máster (o estar en último año) en Matemáticas, Estadística, Ingeniería, Computer Science, Física o similar.
 * Base sólida en álgebra lineal, probabilidad, estadística y optimización.
 * Programación en Python (pandas, numpy, scikit-learn).
 * Experiencia práctica con librerías de machine learning y conocimiento de al menos un framework de deep learning (TensorFlow o PyTorch).
 * Conocimiento de evaluación de modelos (AUC, precisión/recall, RMSE, etc.).
 * Manejo de SQL para consulta de datos.
 * Nivel de inglés profesional., * Conocimientos en NLP, LLMs o técnicas de inteligencia artificial generativa.
 * Familiaridad con conceptos de MLOps (MLflow, Docker, pipelines, monitorización).
 * Experiencia con cloud (AWS, Azure o GCP) o herramientas como Databricks.
 * Interés o conocimiento en entornos financieros o de riesgo.
 * Conocimientos de validación y gobierno de modelos en entornos regulados.

## Description

* Desarrollar y aplicar modelos de machine learning y técnicas de inteligencia artificial para resolver problemas de negocio.
 * Realizar análisis exploratorio de datos, feature engineering y evaluación de modelos con metodologías rigurosas.
 * Participar en la validación de modelos mediante técnicas como cross-validation, análisis de bias/variance y testing de robustez.
 * Implementar y mantener pipelines de machine learning (entrenamiento, inferencia y monitorización) bajo estándares de calidad de software.
 * Contribuir a la explicabilidad de modelos y documentación en entornos regulados.
 * Colaborar con equipos multidisciplinares y comunicar resultados a perfiles técnicos y de negocio.


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