Científico/a de Datos / Ingeniero/a de Datos
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br¿Dominas el ciclo de vida completo del dato y el desarrollo de modelos avanzados de Inteligencia Artificial? Buscamos perfiles técnicos senior que combinen la ingeniería de datos, la ciencia de datos y la consultoría estratégica para integrarse en un proyecto de máxima relevancia institucional.
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brSobre Apiux Tecnología: Somos una empresa tecnológica especializada en apoyar a organizaciones de todas las industrias en su proceso de Transformación Digital. Aceleramos el crecimiento con tecnología, innovación y desarrollo del talento.
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br¿Ciclo Completo de IA : Liderar el análisis exploratorio de datos (EDA), diseño, entrenamiento, validación, evaluación de desempeño y despliegue en entornos productivos de modelos avanzados.
brIngeniería y Modelado de Datos: Diseñar el modelado de datos, integrar fuentes heterogéneas y realizar el procesamiento necesario para alimentar las soluciones de IA, asegurando la máxima calidad y disponibilidad del dato.
brFormación Académica : Titulación universitaria superior (Ingeniería Superior o Grado en ámbitos técnicos).
brExperiencia Requerida : Mínimo 4 años de trayectoria contrastada en el desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial de extremo a extremo.
brUso experto de lenguajes de programación y herramientas específicas del ecosistema de IA.
brDominio de entornos de desarrollo colaborativos y sistemas de control de versiones (Git).
brEspecialización en Proyectos : Experiencia real en iniciativas de innovación mediante tecnologías avanzadas: modelos predictivos, Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), Machine Learning, Deep Learning (ML/DL) o IA Generativa (GenAI).
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br⚙️ Capacidad analítica para garantizar que los requisitos funcionales se traduzcan en arquitecturas de datos robustas.
brFuerte orientación a la calidad del dato y la excelencia en el despliegue productivo.
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br¿Proyecto de Estado: Participar activamente en la estrategia de datos e IA de una entidad supervisora de primer nivel.
brReto Tecnológico: Un entorno híbrido donde confluyen la ingeniería de datos más exigente con la ciencia de datos aplicada.
brModalidad de trabajo : Híbrida (50% presencial - 50% remoto).