> Markdown version of [/jobs/ext/3341510-data-science-engineering](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3341510-data-science-engineering). 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 SCIENCE & ENGINEERING - **Company:** First Hunting RRHH - **Location:** Barcelona, Spain - **Salary:** €40,000.0 - €55,000.0 - **Contract:** Apprenticeship - **Skills:** Python (Programming Language), NumPy, SQL Databases, Data Streaming, Data Processing, Apache Spark, Git, Pandas, Scikit Learn, Information Technology - **Published:** September 5, 2026 - **Apply:** https://feinaactiva.gencat.cat/search/offers/detail/FA92324077 ## About the Role * Experiència 2 anys. Experiencia mínima 2 años en un puesto similar. Experiencia con notebooks y pipelines básicos. * diplomatura o enginyeria tècnica - telecomunicació * anglès (parlat Mitjà, escrit Superior) * Competències / coneixements: Formación técnica: Ingeniería en Telecomunicaciones, Informática, Matemáticas, Física o titulaciones afines. Python sólido (pandas, numpy, scikit-learn). SQL : consultas complejas, joins, optimización básica. Conocimientos de Spark o tecnologías similares (deseable). Bases de ML y métricas de validación. Capacidad para trabajar de forma autónoma, con iniciativa y responsabilidad. Curiosidad, aprendizaje rápido y mentalidad resolutiva. ## Description Procesamiento de datos - Limpieza, transformación y preparación de datos provenientes de dispositivos biométricos. Desarrollo de pipelines - Construcción de flujos de datos básicos y automatización de procesos. Análisis exploratorio - Creación de notebooks, visualizaciones y estudios para apoyar investigación y desarrollo. Modelado predictivo - Implementación de modelos de ML clásicos y evaluación de métricas. Colaboración técnica - Trabajo conjunto con equipos científicos, de hardware y software para integrar datos y soluciones. Buenas prácticas de ingeniería - Uso de Git, testing básico, documentación y reproducibilidad. Optimización de consultas - Trabajo con SQL para extracción y manipulación eficiente de datos. Participación en mejoras internas - Propuesta de nuevas herramientas, procesos y metodologías.