Dentro de nuestro área de Data internacional de Eraneos, buscamos un/a
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- *Data Scientist Mid-Level**
\ncon sólida base técnica en análisis de datos, machine learning y estadística aplicada, capaz de desarrollar soluciones end-to-end y traducir resultados complejos en impacto de negocio.\n
Formarás parte de un equipo multidisciplinar trabajando en casos reales, desde la exploración de datos hasta la puesta en producción de modelos, con especial foco en
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- *forecasting, NLP y modelos basados en transformers**
\n.\n
- *Responsabilidades**
- Analizar, limpiar y transformar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados
- Desarrollar modelos de
- *machine learning**
\ny\n
- *deep learning**
\npara problemas de negocio\n
- Implementar soluciones de
- *forecasting y series temporales**
- Diseñar y analizar experimentos (
- *A/B testing**
\n)\n
- Construir pipelines reproducibles de datos y modelos
- Explicar resultados y modelos a stakeholders no técnicos
- Colaborar con equipos de Data Engineering, BI y producto
- Participar en el ciclo completo de modelos (
- *MLOps**
\n)\n
- *Qué ofrecemos**
- Proyectos desafiantes con impacto real
- Entorno moderno (cloud, MLOps, LLMs)
- Equipo técnico de alto nivel
- Crecimiento competente continuo
- Programa de certificaciones oficiales
- Flexibilidad horaria y teletrabajo
- *Requisitos del trabajo**
- Experiencia profesional:
- *2–5 años**
\nen roles de Data Science o similares\n
- Capacidad para trabajar de forma autónoma en proyectos complejos
- Enfoque práctico orientado a impacto en negocio
- *Stack tecnológico**
- Python (avanzado),
- PostgreSQL
- SQL
- Databricks
- Pandas, NumPy
- PySpark / Spark
- Matplotlib, Seaborn o Plotly
- Diseño de experimentos / A/B testing
- Scikit-learn
- Modelos de regresión y clasificación
- Clustering (K-Means, DBSCAN…)
- Feature engineering y selección de variables
- Gradient boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost)
- Validación de modelos y métricas (AUC, F1, RMSE…)
- ARIMA / SARIMA
- Prophet
- Modelos con features temporales (LightGBM)
- Fundamentos de redes neuronales
- PyTorch o TensorFlow/Keras
- CNNs y RNNs/LSTMs (nivel conceptual-práctico)
- Preprocesamiento de texto (TF-IDF, embeddings)
- Hugging Face Transformers
- Modelos tipo BERT / RoBERTa
- Fine-tuning de modelos
- Prompt engineering y uso de APIs de LLMs
- SHAP, LIME
- Feature importance
- MLflow
- Git (GitHub/GitLab)
- CI/CD (conceptual)
- Código modular y testeable (Pytest/unittest)
- **Muy Valorable**
- R, Scala
- Polars, Dask
- Power BI / Tableau / Streamlit
- Estadística bayesiana o análisis de supervivencia
- Sistemas de recomendación o detección de anomalías
- Deep learning avanzado (LSTM, TFT, transfer learning)
- RAG, LangChain, LlamaIndex
- Bases de datos vectoriales (FAISS, Pinecone, etc.)
- Optuna / AutoML
- AWS, GCP, Azure, Snowflake
- Airflow, Docker, Kubernetes
- APIs de modelos (FastAPI, Flask)
- Web scraping y consumo de APIs
- Técnicas de causal inference
- Certificaciones cloud o ML
- En*
- **Eraneos***
- estamos comprometidos con el respeto a la diversidad y la igualdad de oportunidades. Estamos convencidos de que un equipo de trabajo diverso es la clave del éxito. Por ello, creamos un entorno laboral inclusivo, sin discriminar a ninguna persona por motivos de edad, orientación sexual, nacionalidad, religión, estado civil, discapacidad o identidad de géner*
\no.