Overview
¿CÓMO SERÁ TU DÍA A DÍA? Este perfil estará directamente involucrado en el planteamiento y desarrollo de los modelos analíticos para los casos de uso a resolver. Participará en el proyecto con la misión de entender y analizar los datos disponibles, con el fin de encontrar patrones y plantear e implementar modelos basados en algoritmos de Machine Learning que extraigan valor de esos datos (predicción, segmentación, clasificación, anomalías, etc.), así como de evaluar e implantar en clientes las nuevas tendencias, herramientas y tecnologías relacionadas con la IA Generativa. Se trata de un perfil técnico, pero creativo, para descubrir relaciones, tratar los datos y elegir los modelos adecuados para extraer el máximo beneficio. Al mismo tiempo, podrá participar en la impartición de distintos módulos formativos relacionados con campos como: Data Science, Machine Learning, Inteligencia Artificial, programación y similares.
Algunas de las actividades en el día a día pueden incluir:
Participar en la toma de requisitos de negocio desde un punto de vista técnico.
Analizar la información existente en las fuentes internas de la organización, así como otras fuentes externas adicionales (datos abiertos o datos de terceros).
Limpiar, transformar y modificar los datos para adecuarlos al enfoque analítico planteado.
Desarrollar modelos analíticos avanzados con diferentes enfoques (supervisado, no supervisado, series temporales, optimización, etc.).
Reportar insights y ser capaz de explicarlos y defenderlos en diferentes foros.
Desplegar en producción los trabajos realizados en desarrollo.
Generar documentación y transferir conocimiento a los distintos stakeholders.
Impartir formación técnica sobre Data Science, Machine Learning, Inteligencia Artificial, programación, etc.
Investigar, mantenerse actualizado y aplicar las últimas herramientas y tecnologías relacionadas con la IA Generativa.
Qué esperamos de ti Experiencia
Imprescindible: +3 años de experiencia como Data Scientist en la ejecución de proyectos para clientes.
Formación
Valorable: Titulación universitaria en disciplinas STEM (ingenierías, matemáticas, física, etc.).
Valorable: Titulación de postgrado específica en machine learning, inteligencia artificial, data science o similar (máster o doctorado).
Valorable: Formación no universitaria en machine learning, data science o similar (Coursera, EdX, MiriadaX, K-School, etc.).
Valorable: Certificaciones en Data Science con proveedores (MS Azure, AWS, GCP, IBM, Cloudera, Snowflake, Stratio, etc.).
Conocimientos técnicos
Imprescindible: Conocimientos avanzados en programación con Python (incluyendo git y herramientas de control de versiones) y librerías analíticas (sklearn, etc.), así como manejo de datos (numpy, scipy, pandas, matplotlib, etc.).
Imprescindible: Conocimientos avanzados de estadística y algoritmos de aprendizaje automático (ML).
Valorable: Conocimientos en NLP (sentiment analysis, language detection, NER, texts categorization, etc.).
Valorable: Conocimientos de deep learning y redes neuronales con PyTorch, TensorFlow y similares.
Valorable: Experiencia en almacenamiento/acceso a datos y pipelines en plataformas cloud (Azure, AWS, GCP, IBM, etc.).
Valorable: Conocimientos de IA Generativa (LLMs) y su ciclo de vida: evaluación, fine tuning y optimización.
Valorable: Conocimientos sobre frameworks de IA Generativa para agentes (LangChain, LangGraph, beeAgent, Crew.ai, watsonx.Assistant, etc.).
Valorable: Experiencia y buenas prácticas en productivización de proyectos analíticos (MLOps y LLMOps).
Valorable: Experiencia en DevOps (Docker, CI/CD) y desarrollo de servicios RESTful.
Valorable: Conocimientos de herramientas tipo SPSS Modeler, Databricks, etc.
Para desempeñar el rol, las skills que encajarían con el equipo y el proyecto:
Trabajo en equipo y actitud de colaboración.
Habilidades interpersonales.
Destreza en la comunicación (adaptando el discurso a la audiencia).
Espíritu colaborador.
Gran capacidad de aprendizaje.
Proactividad.
Buena gestión del tiempo y planificación de tareas.
Experiencia en metodologías ágiles (Scrum).
Habilidad para la creación de informes y presentaciones para cliente.
Idiomas
Imprescindible: español (muy alto), inglés (alto).
Valorable: otros idiomas.
Qué ofrecemos
Medidas de conciliación y flexibilidad horaria.
Capacitación continua y certificaciones.
Modelo híbrido de teletrabajo.
Atractivo paquete de beneficios sociales.
Excelente ambiente de trabajo dinámico y multidisciplinar.
Programas de voluntariado.
#J-18808-Ljbffr
📌 Tech_ Data Scientist
🏢 Telefonica
📍 Madrid