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# Data Scientist

- **Company:** AXA
- **Location:** Madrid, Spain
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Microsoft Azure, Computer Engineering, Python (Programming Language), Machine Learning, Power BI, SQL Databases, Large Language Models, Apache Spark, Deep Learning, Generative AI, Agentic-AI, Databricks
- **Published:** November 6, 2026
- **Apply:** https://www.adzuna.es/details/5954143365

## About the Role

* Formación: Licenciado/a en Estadística, Matemáticas, Ingeniería Informática, Telecomunicaciones o similar (imprescindible).
 * Conocimientos técnicos: Programación en Python y Spark, deseable SQL y Scala. Modelado de ML, DL y LLM. Conocimiento en AgenticAI. Experiencia en entornos Azure y arquitecturas como Databricks. Experiencia previa en el sector asegurador será valorada.
 * Experiencia: Mínimo 3 años en posiciones similares como Data Scientist. Experiencia en análisis y desarrollo de soluciones IA.
 * Idiomas: Inglés: Alto (imprescindible).
 * Habilidades y competencias:
 * Orientación a resultados y cliente interno.
 * Capacidad analítica y de toma de decisiones.
 * Proactividad y espíritu emprendedor.
 * Habilidades de comunicación y trabajo en equipo.
 * Capacidad de negociación y liderazgo transversal.
 * Metodológico, organizado y con actitud innovadora.
 * Capacidad para anticipar necesidades y adaptarse a entornos cambiantes.
 * Resiliencia y flexibilidad.

## Description

MISION: En el equipo implementarás soluciones de analítica avanzada mediante técnicas y algoritmos de Machine Learning, Deep Learning, IA Generativa, entre otros. Utiliza tanto algoritmos clásicos de Data Science como soluciones basadas en Large Language Models (LLMs) y IA Agéntica, adaptando las tecnologías emergentes a los problemas específicos. Posee amplios conocimientos técnicos en Data Science, con orientación clara a negocio, innovación y capacidad de testar y adaptar nuevas tecnologías de IA en el mercado., * Diseño de soluciones: Recoger requisitos de negocio y proponer soluciones de IA tradicionales, GenAI y AgenticAI, evaluando la viabilidad mediante el desarrollo de pruebas de concepto (POCs).

 * Preparación de datos: Definir requisitos de datos, etiquetarlos, limpiarlos y realizar análisis exploratorios para preparar los datos previos a la modelización.
 * Modelización: Entrenar modelos de ML sobre datos estructurados y no estructurados, utilizar algoritmos de IA generativa según corresponda, desarrollar AgenticAI para su integración en el ecosistema tecnológico de la compañía, definir métricas de rendimiento y criterios GO/NO GO.
 * Monitorización de resultados: Crear dashboards en Power BI para el seguimiento de soluciones y apoyar a los equipos internos y de negocio.
 * Comunicación: Transmitir de forma clara y sencilla las soluciones técnicas a los equipos de negocio, posicionándose como partner en el desarrollo de soluciones IA.