PEn strongQuantIA Ingeniería y Consultoría /strong, nos especializamos en transformar procesos complejos a través de tecnologías de vanguardia como los agentes de IA, Machine Learning, la digitalización, la analítica avanzada y los gemelos digitales. /ppbr/ppNuestros socios son destacadas instituciones financieras a nivel mundial, así como empresas líderes en los sectores energético, telecomunicaciones e industrial. /ppbr/ppNuestros valores definen nuestra cultura: /ppbr/pullistrongExcelencia Técnica: /strong Nos apasiona el código limpio, la estructuración lógica y las arquitecturas escalables. /lilistrongPropiedad (Ownership): /strong Cada ingeniero es el responsable final de su impacto. /lilistrongPragmatismo: /strong Buscamos soluciones que funcionen en producción, no solo en pruebas. /lilistrongEvolución Constante: /strong El aprendizaje es una parte crítica de nuestro stack técnico. /li /ulpbr/ppstrongTu rol en el equipo de Data AI /strong /ppbr/ppComo strongJunior Data Scientist /strong, te integrarás en nuestra unidad de IA Avanzada y Ciencia de Datos. Tu día a día estará centrado en strongenfrentarte a tablas de datos hablar de, entender su estructura profunda, aplicar un riguroso análisis estadístico y ejecutar procesos de limpieza, transformación y feature engineering /strongpara, posteriormente, entrenar y optimizar los modelos de Machine Learning que alimentarán nuestras soluciones de producción. /ppbr/ppBajo la mentoría directa de nuestros perfiles con un mayor background, asumirás desafíos desde el primer día en el diseño y entrenamiento de modelos, acelerando exponencialmente tu evolución hacia roles de Arquitectura de IA, MLOps y Liderazgo Técnico. /ppbr/ppstrongTus desafíos técnicos: /strong /ppbr/pullistrongOptimización de Consultas a Gran Escala: /strong Diseñar y realizar consultas complejas para analizar bases de datos relacionales asegurando una ejecución eficiente en entornos de gran tamaño. /li /ulpbr/pullistrongDesarrollo y Entrenamiento de Modelos: /strong Diseñar, entrenar y evaluar modelos predictivos y de Machine Learning tradicional (clasificación, regresión, series temporales) así como aproximaciones de Deep Learning e IA Generativa adaptadas a las necesidades del negocio. /li /ulpbr/pullistrongIngeniería de Características (Feature Engineering) y Datos: /strong Diseñar y ejecutar pipelines de preprocesamiento, limpieza y transformación de datos a gran escala, garantizando la calidad y la consistencia del dato antes del entrenamiento. /li /ulpbr/pullistrongDespliegue y Colaboración (Ecosistema MLOps): /strong Colaborar activamente con el equipo de ingeniería para empaquetar, versionar (Git, DVC) y desplegar modelos en entornos de pruebas y producción a través de APIs eficientes. /li /ulpbr/pullistrongInvestigación Aplicada: /strong Mantenerse al día con el estado del arte de la IA, realizando pruebas de concepto (PoCs) rápidas para resolver problemas complejos de nuestros clientes. /li /ulpbr/ppstrong¿Por qué elegir QuantIA? /strong /ppbr/pullistrongProyectos de Vanguardia: /strong Trabajarás en el core de soluciones reales de IA y agentes inteligentes para las empresas de primer nivel, superando el ambiente puramente académico. /lilistrongEntorno de Alto Rendimiento: /strong Un equipo de ingenieros donde el rigor técnico, las matemáticas avanzadas y la innovación en producción son la norma. /lilistrongMentoría Personalizada: /strong Acceso directo a expertos del sector que impulsarán tus habilidades de ingeniería de software y MLOps desde el primer año. /lilistrongModelo Híbrido (Madrid): /strong Disfruta de lo mejor de ambos mundos con 3 días de colaboración en oficina y 2 días de trabajo en remoto. /li /ulpbr/ppstrongRequisitos: Lo que buscamos en ti /strong /ppbr/pullistrongFormación Académica: /strong Grado Universitario en strongIngeniería Informática o similares, Ciencia de Datos, Matemáticas o Física /strong. Se valorará de forma muy preferente haber cursado un strongMáster Especializado en Inteligencia Artificial, Machine Learning o Data Science /strong. /lilistrongExperiencia en el Sector: /strong Mínimo 1 año de experiencia práctica desarrollando modelos de ML O Data Science. /lilistrongStack Tecnológico Core: /strong Dominio fluido de strongPython /strong a data science. Las librerías esenciales de datos y ML (strongNumPy, Pandas, Scikit-Learn, Polars, XGBoost /strong). Conocimiento o exposición a frameworks de Deep Learning (strongPyTorch /strong o strongTensorFlow /strong). Consultas a bases de datos (strongSQL /strong). /lilistrongFundamentos de Ingeniería de Software: /strong Buen manejo de control de versiones (strongGit /strong) y escritura de código limpio. /lilistrongComunicación y Redacción: /strong Excelencia en la comunicación técnica en español y fluidez en Inglés (B2 o superior) para la lectura de empapers /em científicos y documentación técnica. /lilistrongSoft Skills: /strong Curiosidad intelectual, resistente base lógico-matemática y mentalidad orientada a la resolución de problemas mediante el método científico. /li /ulpbr/ppstrongSe valorará (Plus Técnico) /strong /ppbr/pullistrongEcosistema Cloud Data: /strong Familiaridad básica con servicios de IA en la nube (AWS, Azure o GCP). /lilistrongIA Generativa / LLMs: /strong Experiencia académica o personal trasteando con frameworks como strongLangChain /strong, strongLlamaIndex /strong o fine-tuning de modelos de Hugging Face. /lilistrongPortafolio Técnico: /strong Perfil de GitHub activo, participación en competiciones de Kaggle o publicaciones académicas en el ámbito de la IA. /li /ulpbr/pp¿Estás listo para el reto? 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