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Científico de datos senior

Pozuelo de Alarcón
Universidad Francisco de Vitoria
Publicada el Publicado hace 20 hr horas
Descripción

P¡En la UFV te estamos buscando! /p p Queremos construir una comunidad universitaria con personas capaces de promover la transformación de la sociedad y la cultura. /p p En la Dirección General de Estrategia, Transformación y Experiencia requiere un Científico de Datos Senior para formar parte del equipo de Data, con la misión de contribuir al proceso de transformación institucional mediante el desarrollo de modelos analíticos y predictivos que permitan anticipar riesgos, detectar oportunidades estratégicas y facilitar la toma de decisiones informadas. /p p Esta posición desempeña un papel estratégico en la misión institucional, aportando valor desde el análisis predictivo y la ciencia de datos para anticipar necesidades, mejorar la toma de decisiones y detectar nuevas oportunidades que contribuyan al desarrollo sostenible y la excelencia de la Universidad. /p pb Responsabilidades: /b /pulli Diseñar, desarrollar y evaluar modelos de machine learning aplicados a procesos clave de la Universidad: prevención del abandono, predicción de rendimiento, segmentación de colectivos, eficiencia operativa, entre otros. /lili Participar activamente en proyectos institucionales de transformación, aportando una visión predictiva y orientada a la generación de valor desde el dato. /lili Liderar técnica y metodológicamente proyectos transversales, colaborando con equipos de negocio, tecnología y gobernanza. /lili Realizar análisis estadísticos avanzados, validaciones experimentales y evaluaciones de impacto de las soluciones implementadas. /lili Garantizar la trazabilidad, calidad y documentación de los modelos desarrollados, velando por su mantenimiento, reutilización y mejora continua. /lili Contribuir a la evolución del ecosistema analítico de la institución, integrando las capacidades del área de datos en la estrategia institucional. /lili Impulsar la transferencia de conocimiento y fomentar una cultura de análisis y experimentación en los equipos con los que colabora. /li /ul pb Requisitos técnicos: /b /pulli Experiencia demostrable (+5 años) en el desarrollo de modelos de machine learning, estadística aplicada y proyectos de ciencia de datos en entornos reales. /lili Dominio de strong Python /strong (preferentemente con librerías como pandas, scikit-learn, NumPy, TensorFlow, PyTorch) o strong R /strong. /lili Conocimiento sólido de metodologías de machine learning supervisado y no supervisado, validación de modelos y análisis de series temporales. /lili Experiencia en tratamiento de grandes volúmenes de datos, limpieza, normalización y selección de variables. /lili Conocimiento de herramientas de visualización de datos como strong Power BI /strong, strong Tableau /strong o strong Plotly /strong. /lili Valorable experiencia en strong MLOps /strong o en procesos de industrialización de modelos. /lili Familiaridad con entornos cloud (preferiblemente strong AWS /strong) y trabajo sobre arquitectura Data Lakehouse. /li /ul p Formación mínima requerida: /pulli Titulación universitaria en Matemáticas, Estadística, Ingeniería Informática, Física, Ciencia de Datos o áreas afines. /lili Formación sólida en estadística, programación y modelado predictivo. /li /ul p Formación y certificaciones deseables: /pulli Máster en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Big Data o similares. /lili Certificaciones relevantes (Ej. Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate, Google Professional Data Engineer, AWS Certified Machine Learning). /lili Formación en ética del dato, gobernanza o explicabilidad de modelos haciendo uso de la IA (Inteligencia Artificial Explicable- XAI). /li /ulp Te ofrecemos: /pulli Trabajar en un campus universitario con todo tipo de servicios (centro deportivo, servicios de restauración, zonas al aire libre…) y actividades, culturales y formativas. /lili Posibilidad de retribución flexible. /lili Modelo híbrido de trabajo. /lili Enseñanza gratuita o bonificada para el personal e hijos. /li /ul p ¡Te esperamos para seguir creciendo contigo! /p

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