¡En la UFV te estamos buscando!br/br/Queremos construir una comunidad universitaria con personas capaces de promover la transformación de la sociedad y la cultura.br/br/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.br/br/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.br/br/Responsabilidades: 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. Participar activamente en proyectos institucionales de transformación, aportando una visión predictiva y orientada a la generación de valor desde el dato. Liderar técnica y metodológicamente proyectos transversales, colaborando con equipos de negocio, tecnología y gobernanza. Realizar análisis estadísticos avanzados, validaciones experimentales y evaluaciones de impacto de las soluciones implementadas. Garantizar la trazabilidad, calidad y documentación de los modelos desarrollados, velando por su mantenimiento, reutilización y mejora continua. Contribuir a la evolución del ecosistema analítico de la institución, integrando las capacidades del área de datos en la estrategia institucional. Impulsar la transferencia de conocimiento y fomentar una cultura de análisis y experimentación en los equipos con los que colabora.br/br/Requisitos técnicos: Experiencia demostrable (+5 años) en el desarrollo de modelos de machine learning, estadística aplicada y proyectos de ciencia de datos en entornos reales. Dominio debr/br/Pythonbr/br/(preferentemente con librerías como pandas, scikit-learn, NumPy, TensorFlow, PyTorch) obr/br/Rbr/br/. Conocimiento sólido de metodologías de machine learning supervisado y no supervisado, validación de modelos y análisis de series temporales. Experiencia en tratamiento de grandes volúmenes de datos, limpieza, normalización y selección de variables. Conocimiento de herramientas de visualización de datos comobr/br/Power BIbr/br/,br/br/Tableaubr/br/obr/br/Plotlybr/br/. Valorable experiencia enbr/br/MLOpsbr/br/o en procesos de industrialización de modelos. Familiaridad con entornos cloud (preferiblementebr/br/AWSbr/br/) y trabajo sobre arquitectura Data Lakehouse.br/br/Formación mínima requerida: Titulación universitaria en Matemáticas, Estadística, Ingeniería Informática, Física, Ciencia de Datos o áreas afines. Formación sólida en estadística, programación y modelado predictivo.br/br/Formación y certificaciones deseables: Máster en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Big Data o similares. Certificaciones relevantes (Ej. Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate, Google Professional Data Engineer, AWS Certified Machine Learning). Formación en ética del dato, gobernanza o explicabilidad de modelos haciendo uso de la IA (Inteligencia Artificial Explicable- XAI). Te ofrecemos: Trabajar en un campus universitario con todo tipo de servicios (centro deportivo, servicios de restauración, zonas al aire libre…) y actividades, culturales y formativas. Posibilidad de retribución flexible. Modelo híbrido de trabajo. Enseñanza gratuita o bonificada para el personal e hijos.br/br/¡Te esperamos para seguir creciendo contigo!