Data Scientist

En Reale ITES, parte de Reale Group, activamos una posición de Data Scientist para formar parte del Group Data Science Centre of Excellence., Comprender las necesidades de las líneas de negocio y saber cómo traducirlas en términos de análisis de datos y modelos cuantitativos de Analítica Avanzada e Inteligencia Artificial

Desarrollar el conocimiento de los datos recopilados y su estructura, así como de los sistemas en los que están contenidos hasta donde sea preciso para la realización con éxito de su actividad.

Desarrollar prototipos rápidos y soluciones piloto que permitan a las áreas de negocio un mejor entendimiento de las soluciones de Data Science propuestas.

Analizar y valorar opciones make/buy para dar solución a las necesidades de negocio y la estrategia definida por la organización, colaborando con proveedores externos y fabricantes de soluciones

Presentar resultados a un público no técnico, tanto a través de informes regulares como en reuniones y presentaciones.

Participar en equipos multidisciplinares (Negocio, Data/AI/Visualization Engineers, IT Architects, SW Engineers) en los diferentes proyectos en los que se requiera.

Para Sistemas de IA específicos, coordinar y desarrollar los entregables técnicos de las soluciones E2E junto al equipo de desarrollo (Data Scientists, Data Engineers, AI Engineers, MLOps engineers, Data Visualization Engineers, SW Engineers, …)

Investigar nuevas técnicas dentro de las disciplinas bajo su competencia (Analítica Avanzada e Inteligencia Artificial) y sugerir e impulsar cambios guiados por los datos (Data Driven) que contribuyan a mejorar los resultados de Negocio.

Los principales requisitos que estamos buscamos son: Grado universitario (STEM). Alto conocimiento práctico de modelos predictivos/prescriptivos, técnicas de Machine/Deep Learning y modelos de lenguaje (LLM) e IA generativa. Altos estándares de ética digital, muy especialmente sobre el uso ético y responsable de la Inteligencia Artificial. Dominio de Python. Sólidos conceptos y aplicación práctica de ingeniería del software. Conocimientos de lenguajes de prototipado rápido. Experiencia en desarrollo de modelos estadísticos y predictivos/prescriptivos. Experiencia en stack tecnológico MS Azure y sus soluciones orientadas a AA/AI (altamente recomendable). Experiencia en proyectos de diversa escala (muy valorable si internacionales) bajo metodologías agile. Nivel de inglés B2. Valoraremos muy positivamente si cuentas con experiencia previa en el sector de seguros, aunque no es indispensable.

La persona seleccionada deberá aportar alto nivel en las competencias: Trabajo en equipo y cooperación, Ejecución, Orientación a resultados, Apertura al cambio, Resolución de problemas, Resiliencia y auto-desarrollo personal

Se ofrece un contrato indefinido con un salario atractivo e interesantes beneficios sociales. Reale Seguros cuenta con los reconocimientos mejor valorados para trabajar en una empresa: Great Place to Work, Empresa Familiarmente Responsable, Igualdad en la Empresa y Sellos de Horarios Racionales.

Forma parte de una compañía puntera en el sector seguros, Aplicamos tecnología de vanguadia en el sector seguros. Crece con nosotros y lidera proyectos pioneros en este sector.

¿Cómo es trabajar en Reale ITES?

En Reale ITES ofrecemos la experiencia y estabilidad que solo una gran empresa con gran recorrido puede ofrecer.

El lugar de empleo será en nuestra oficina del centro de Madrid, con un horario de jornada completa e intensiva, dependiendo de la época del año, y teletrabajo varios días a la semana., La misión principal del rol de Data Scientist es actuar como nexo entre las necesidades de negocio de la compañía y la analítica avanzada, traduciendo los requerimientos corporativos en modelos cuantitativos, prototipos y soluciones de Inteligencia Artificial. Para ello, la persona seleccionada se encarga de desarrollar soluciones piloto, coordinar entregables técnicos en equipos multidisciplinares, presentar resultados a audiencias no técnicas e investigar técnicas innovadoras que impulsen la toma de decisiones basada en datos.