Join to apply for the Data Scientist role at KPMG España
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Get AI-powered advice on this job and more exclusive features.
* Plataformas cloud: Azure, AWS, Google Cloud.
* Frameworks: Databricks, Hadoop.
Ubicación: Madrid, ES, 28046
Fecha de publicación: 10 oct 2025
¿Te defines por tu talento y tu visión?
Entonces, tú también puedes marcar la diferencia. Únete a un entorno profesional que contribuye a la transformación de empresas y sociedad. Alcanza tus metas, supera tus límites y únete a una firma que va más allá de los servicios profesionales.
Porque marcar la diferencia no es solo algo que decimos. Es lo que hacemos.
Desarrolla tu carrera con nosotros.
Desde el equipo de LIGHTHOUSE, nuestro centro de excelencia de Data & Analytics, Inteligencia Artificial & Tecnologías Emergentes, ayudamos a nuestros clientes a encontrar la eficiencia y el alto rendimiento en todas sus funciones TIC, tanto internas como externas hacia sus unidades de negocio y proveedores: buscando la máxima eficiencia en la operación de sus servicios y ajustando sus costes; así como incrementando su trascendencia en la cuenta de resultados y facilitando la innovación.
Actualmente, nos encontramos en proceso de crecimiento y estamos buscando Data Scientist para incorporar al equipo.
¿Qué podrás hacer?
* Diseñar procesos de modelado de datos, algoritmos y modelos predictivos.
* Interpretar datos crudos y extraer patrones significativos.
* Desarrollar soluciones analíticas que impulsen el crecimiento y la competitividad.
* Alinear la estrategia de datos con la estrategia corporativa.
* Gestionar la entrega de información unificada para todas las áreas.
* Participar en el gobierno del dato en arquitecturas complejas.
¿Qué necesitas saber?
Formación y experiencia:
* Formación en Informática, telecomunicaciones o carreras afines.
* Experiencia mínima de 2 a 5 años en roles de analista o científico de datos.
* Formación complementaria en estadística, machine learning o inteligencia artificial.
Conocimientos técnicos:
* Programación en Python, R, SQL, Spark.
* Modelado de datos, series temporales, algoritmia.
* Herramientas de visualización: Power BI, Tableau.
* Plataformas cloud: Azure, AWS, Google Cloud.
* Frameworks: Databricks, Hadoop.
* Producción y mantenimiento de modelos de IA.
* Preparación de modelos en entornos cloud.
* Conocimientos en modelos analíticos: series temporales, redes neuronales, regresiones, grafos, ML.
* Experiencia en Deep Learning.
* Entornos Azure, arquitecturas Big Data (Spark, Databricks).
Soft skills:
* Capacidad analítica y conceptual.
* Interlocución con cliente y definición de requisitos funcionales.
* Liderazgo técnico y mentoring de perfiles junior.
* Ética en el uso de datos (cumplimiento normativo, confidencialidad).
Recomendable:
* Certificaciones como Azure AI Engineer, Power BI Data Analyst, Lakehouse Fundamentals.
* Experiencia en proyectos internacionales.
* Conocimiento en NLP, Computer Vision.
* Participación en eventos de atracción de talento STEM (como STEMDRINK).
¿Qué valor añadido te podemos aportar?
* Un gran ambiente de trabajo, tanto dentro como fuera de la oficina.
* Oportunidades internacionales y red de contactos global.
* Formación continua y plan de carrera a tu medida.
* Salario competitivo y plan de remuneración flexible.
* 31 días laborables de vacaciones.
* La tarde de tu cumpleaños libre.
* Flexibilidad y posibilidad de teletrabajo.
* Acceso a Kteam, nuestra plataforma de bienestar, servicios, solidaridad y promociones.
* Los beneficios pueden variar para programas de becas y/o prácticas.
Nuestro compromiso en KPMG es promover ambientes de trabajo en los que se trate con respeto y dignidad a las personas, garantizando la igualdad de oportunidades en su selección, formación y promoción ofreciendo un entorno de trabajo libre de cualquier discriminación por motivo de género, edad, discapacidad, orientación sexual, identidad o expresión de género, religión, etnia, estado civil o cualquier otra circunstancia personal o social. Y es que cada persona tiene un valor único y especial que aportar a la firma.
Seniority level
* Mid-Senior level
Employment type
* Full-time
Job function
* Engineering and Information Technology
Industries
* Professional Services
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