Tis_Data Analytics & Ai Engineer

En Telefonica Ingeniería de Seguridad buscamos un/aData Analytics & AI Engineercon sólida experiencia en el diseño y desarrollo de soluciones de analítica avanzada, visualización de datos, Machine Learning e Inteligencia Artificial aplicadas aproyectos estratégicos europeos de defensa, comunicaciones seguras y sistemas críticos.La persona seleccionada trabajará en un entorno altamente tecnológico, colaborando con equipos multidisciplinares para transformar datos complejos en capacidades operacionales reales.Responsabilidades principales:1. Desarrollo de soluciones analíticasDiseñar, implementar y optimizardashboards avanzadospara monitorización operacional, análisis predictivo y soporte a la toma de decisiones.Construir y mantenerpipelines de datospara ingestión, procesamiento y explotación de información procedente de sistemas de defensa y telecomunicaciones.2. Inteligencia Artificial & Machine LearningDesarrollar modelos deML/AIpara detección de anomalías, análisis de señales, predicción de fallos y optimización de recursos.Evaluar, ajustar y desplegar modelos en entornos productivos o en sistemas embebidos cuando sea necesario.3. Ingeniería de Datos y MLOpsAsegurar la calidad, trazabilidad y gobierno del dato en todo el ciclo de vida del proyecto.Participar en procesos dedeploy, monitorización y vida útil del modelobajo buenas prácticas MLOps.4. Colaboración técnicaTrabajar con equipos de ingeniería de sistemas, ciberseguridad y telecomunicaciones para integrar soluciones de IA en plataformas ya existentes.Documentar diseños, arquitecturas y resultados para auditorías, certificaciones o entregables.5. Innovación y vigilancia tecnológicaEvaluar nuevas tendencias enIA generativa, visión artificial, analítica en tiempo real, edge AI y procesamiento de señales, proponiendo evolutivos estratégicos para el negocio.Contribuir en propuestas técnicas para proyectos europeos y fondos de innovación.FormaciónIngeniería de Telecomunicaciones, Informática, Software, Electrónica o similar.Valorable máster o especialización enData Science, IA, Machine Learning o Big Data.Experiencia5+ años desarrollando soluciones de analítica avanzada, dashboards o modelos de Machine Learning.Experiencia previa ensectores críticos: defensa, aeroespacial, telecomunicaciones, transporte, energía o seguridad.Conocimientos sólidos enprocesamiento de señales, analítica de datos o arquitecturas distribuidas.Competencias técnicasLenguajes:Python, SQL (avanzado), R (opcional).Frameworks ML:scikit?learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost.Herramientas de visualización:Power BI, Tableau, Grafana o equivalente.Cloud (al menos uno):Azure, AWS, Google Cloud.Valorable experiencia en:MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow)Data Engineering (Spark, Kafka)Sistemas en tiempo real o entornos clasificadosModelos generativos o IA aplicada a comunicacionesCompetencias personalesCapacidad analítica, orientación a resultados y pensamiento sistémico.Capacidad para trabajar con equipos multidisciplinares y en contextos técnicos complejos.Buen nivel de inglés técnico (B2+).#TISIGUALDAD#TIS apuesta por la igualdad de oportunidades para mujeres y hombres

Formación Ingeniería de Telecomunicaciones, Informática, Software, Electrónica o similar. Valorable máster o especialización en Data Science, IA, Machine Learning o Big Data . Experiencia 5+ años desarrollando soluciones de analítica avanzada, dashboards o modelos de Machine Learning. Experiencia previa en sectores críticos : defensa, aeroespacial, telecomunicaciones, transporte, energía o seguridad. Conocimientos sólidos en procesamiento de señales, analítica de datos o arquitecturas distribuidas . Competencias técnicas Lenguajes: Python , SQL (avanzado), R (opcional). Frameworks ML: scikit?learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost . Herramientas de visualización: Power BI, Tableau, Grafana o equivalente . Cloud (al menos uno): Azure, AWS, Google Cloud . Valorable experiencia en: MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow) Data Engineering (Spark, Kafka) Sistemas en tiempo real o entornos clasificados Modelos generativos o IA aplicada a comunicaciones Competencias personales Capacidad analítica, orientación a resultados y pensamiento sistémico. Capacidad para trabajar con equipos multidisciplinares y en contextos técnicos complejos. Buen nivel de inglés técnico (B2+).