Si tienes al menos 3 años de experiencia como científico de datos, te estamos buscando:
REQUISITOS:
- Formación titulación Universitaria de Licenciatura o Ingeniería Superior en Informática, Industrial, Telecomunicaciones u otras ingenierías afines o ciencias. MECES 2.
- Experiencia mínima de 2-3 años en el rol.
- Análisis exploratorio, tratamiento, limpieza y validación de grandes volúmenes de datos históricos, incluyendo detección de valores atípicos, datos faltantes y análisis de calidad del dato.
- Ingeniería de características (feature engineering), incluyendo generación de variables derivadas, normalización de datos, codificación de variables temporales y categóricas.
- Diseño, entrenamiento, validación y evaluación de modelos de inteligencia artificial, especialmente redes neuronales y modelos de optimización.
- Programación avanzada en lenguaje Python para análisis de datos y desarrollo de modelos de inteligencia artificial.
- Uso de entornos de análisis basados en notebooks (Jupyter / Databricks).
- Manejo de entornos Big Data y procesamiento distribuido mediante Apache Spark y PySpark, especialmente en plataformas Cloud como Azure Databricks.
- Visualización avanzada de datos y resultados.
- Conocimiento en Databricks.
REQUISITOS VALORABLES:
- Conocimiento en Solver de optimización Knitro.
- Máster en ciencia de datos o similar.
Certificaciones:
- Snowflake SnowPro Core
- Snowflake SnowPro Advanced: Data Analyst
- AWS Certified Data Analytics Specialty o similar en Azure
HORARIO/TIPO DE TRABAJO:
- De lunes a jueves jornada partida y viernes intensivo. Verano también tiene horario intensivo.
- De preferencia que viva en Sevilla, BCN o Madrid, aunque puede ser remoto.
¿Por qué confiar en Experis?
En Experis no solo te ofrecemos un empleo, sino una carrera competente acompañada y adaptada a ti:
✅ 23 días de vacaciones.
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✅ Retribución flexible: ticket restaurante, seguro médico, guardería… ¡y todo ello desgrava en IRPF!
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✅ Formación continua: plataforma online y certificaciones oficiales para seguir creciendo.
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