Estamos ampliando nuestra Factoría de IA y buscamos un/a Data Scientist con experiencia en Google Cloud para desarrollar modelos con impacto real en negocio, trabajando con una arquitectura moderna basada en BigQuery, Dataflow, Pub/Sub y Vertex AI. Colaborarás con ML Engineering para llevar modelos a producción y exponerlos como servicios.
Tu misión
* Convertir problemas de negocio en modelos medibles y útiles.
* Asegurar reproducibilidad, trazabilidad y calidad desde los datos hasta los resultados.
* Colaborar para que los modelos lleguen a producción con garantías.
Tecnología con la que trabajarás
* Datos: BigQuery (modelado, optimización y control de costes), Dataflow/Pub/Sub para pipelines y Feature Store para features consistentes.
* Modelos: Vertex AI (Workbench, Experiments, Pipelines, Model Registry, Endpoints/Batch) para entrenar, registrar y servir modelos.
* Exposición: Integración con Cloud Run + API Gateway junto al equipo de ML Engineering.
* Observabilidad y negocio: Métricas y cuadros de mando en Looker.
* Gobierno: CI/CD, IaC y prácticas alineadas a GDPR/EU AI Act.
Lo que harás
* Analizar datos en BigQuery, definir KPIs y criterios de éxito.
* Diseñar datasets y features reutilizables con Feature Store.
* Entrenar y comparar modelos en Vertex AI; ajustar hiperparámetros y validar resultados.
* Evaluar calidad técnica (ej. ROC-AUC, F1, RMSE) y valor de negocio (€).
* Explicar modelos con técnicas interpretables (SHAP, ICE, PDP).
* Colaborar en umbrales, AB testing y pilotos con negocio.
* Empaquetar entrenamientos en Pipelines y registrar artefactos en Model Registry.
* Definir métricas operativas y políticas de reentrenamiento.
* Documentar con model cards, fichas de datasets y notebooks claros.
Requisitos imprescindibles
* 5–8+ años en Data Science con modelos reales en producción.
* Fuerte base en estadística y machine learning.
* Dominio de Python (pandas, scikit-learn; TF/PyTorch valorables) y SQL avanzado.
* Experiencia en BigQuery y optimización de costes.
* Trabajo real con Vertex AI (Workbench, Experiments, Pipelines, Model Registry).
* Conocimiento de Feature Store y ciclos train/serve.
* Colaboración con ML Engineering para despliegues en Endpoints/Batch y definición de SLOs.
* Buenas prácticas de datos, gobierno y cumplimiento (GDPR / EU AI Act).
* Conocimiento de Git y habilidades de comunicación orientadas a producto.
Te esperamos!