¿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. Concretamente, 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, este perfil 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:
1. Participar en la toma de requisitos de negocio desde un punto de vista técnico.
2. Analizar la información existente en las fuentes internas de la organización, así como otras fuentes externas adicionales (datos abiertos o datos de terceros).
3. Limpiar, transformar y modificar los datos de la forma necesaria para adecuarlos al enfoque analítico que se plantee en el caso de uso.
4. Desarrollar modelos analíticos avanzados con diferentes enfoques (supervisado, no supervisado, series temporales, optimización, etc.), para satisfacer y responder a las necesidades del negocio.
5. Reportar los principales insights obtenidos de la ejecución del desarrollo de modelos analíticos, y ser capaz de explicarlos y defenderlos en diferentes foros.
6. Desplegar en el entorno de producción los trabajos realizados en el entorno de desarrollo.
7. Generar documentación y realizar la transferencia de conocimiento a los distintos stakeholders.
8. Impartir formación técnica sobre Data Science, Machine Learning, Inteligencia Artificial, programación, etc.
9. Investigar, estar actualizado, y poner en uso las últimas herramientas, modelos y tecnologías relacionadas con la IA Generativa y sus aplicaciones.
Y PARA ELLO, CREEMOS QUE SERÍA IDEAL QUE CONTARAS CON…
Experiencia
10. Imprescindible: +2 años de experiencia como Data Scientist en la ejecución de proyectos para clientes
Formación
11. Valorable: Titulación universitaria en disciplinas STEM: ingenierías, matemáticas, física, etc.
12. Valorable: Titulación de postgrado específica de machine learning, inteligencia artificial, data science o similar (máster o doctorado)
13. Valorable: Formación no universitaria, a título particular, en machine learning, data science o similar (Coursera, EdX, MiriadaX, K-School, etc.)
14. Valorable: certificaciones en el ámbito del Data Science en principales proveedores (MS Azure, AWS, GCP, IBM, Cloudera, Snowflake, Stratio, etc.)
Conocimientos técnicos
15. Imprescindible: conocimientos avanzados en programación con Python (incluyendo git u otras herramientas de colaboración y control de versiones) y librerías analíticas (sklearn y similares), y de manipulación y visualización de datos (numpy, scipy, pandas, matplotlib, etc.)
16. Imprescindible: conocimientos avanzados de estadística y algoritmos de aprendizaje automático (ML)
17. Valorable: conocimiento teórico y práctico en herramientas, librerías y servicios para la resolución de tareas de NLP, tales como sentimient analisys, language detection, NER, texts categorization, etc.).
18. Valorable: Conocimientos de deep learning y redes neuronales con librerías como Pytorch, Tensorflow, y similares.
19. Valorable: experiencia en almacenamiento/acceso a datos, e implementación de pipelines en plataformas cloud como MS Azure, AWS, GCP, IBM, etc.
20. Valorable: conocimientos de técnicas, aplicaciones, y modelos relacionados con la IA Generativa (LLMs y su ciclo de vida: evaluación, fine tuning, y optimizacion para el desarrollo de aplicaciones)
21. Valorable: conocimientos relacionados con frameworks de IA Generativa para agentes como LangChain, LangGraph, beeAgent, Crew.ai, watsonx.Assistant, o similares.
22. Valorable: experiencia y buenas prácticas relacionadas con la productivización de proyectos analíticos (MLOps y LLMOps)
23. Valorable: Experiencia en tecnologías DevOps (Docker, CI/CD, etc.), experiencia en el desarrollo de restful web services
24. Valorable: conocimiento en herramientas tipo SPSS modeler, Databricks, y similares.
Idiomas
25. Imprescindible: español (muy alto), inglés (medio).
26. Valorable: otros idiomas
Para desempeñar el rol, las skills que encajarían con el equipo y el proyecto serían:
27. Trabajo en equipo y actitud de colaboración
28. Habilidades interpersonales
29. Destreza en la comunicación (modulando el discurso en función del tipo de audiencia).
30. Espíritu colaborador
31. Gran capacidad de aprendizaje
32. Proactividad
33. Buena gestión del tiempo y planificación de tareas
34. Experiencia en metodologías ágiles (como Scrum)
35. Habilidad para la creación de informes y presentaciones para cliente
¿QUÉ OFRECEMOS?
• Medidas de conciliación y flexibilidad horaria.
• Formación continua y certificaciones.
• Modelo híbrido de teletrabajo.
• Atractivo paquete de beneficios sociales.
• Excelente ambiente de trabajo dinámico y multidisciplinar.
• Programas de voluntariado.