Información fundamental:
Equipo:
D.G.Digitalización y Servicios
Localización:
Madrid, España
Nivel de experiencia:
+5 años
Tipo de trabajo:
Híbrido
Requisitos:
Inglés B2 o superior +, Grado Universitario en disciplinas asociadas a IA. Se valorará máster o doctorado.
El equipo al que te unes:
Formamos parte del área de Data Science, dependientes de la DG. Digitalización y Servicios.
Esta área es la responsable de diseñar e implementar modelos que optimicen procesos clave en toda la compañía:
desde operaciones industriales y eficiencia energética hasta iniciativas de sostenibilidad y transición energética.
Nuestro objetivo es convertir los datos en un activo estratégico que genere valor tangible para el negocio, aplicando técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial tradicional y generativa.
Este equipo es pieza clave para acelerar la transformación digital de Repsol. Contribuye directamente a proyectos críticos que impactan en la competitividad, la innovación y la sostenibilidad.
Estas acciones permiten anticipar tendencias, reducir riesgos y mejorar la eficiencia en entornos complejos.
Principales tareas:
Extraer, procesar y analizar grandes volúmenes de datos corporativos procedentes de múltiples fuentes para impulsar iniciativas basadas en IA tradicional y generativa, para impulsar la optimización y la mejora del desarrollo de productos.
Evaluar la calidad, eficacia y precisión de nuevas fuentes de datos, proponiendo mejoras en su gobernanza y adquisición.
A partir de los datos disponibles desarrollar modelos personalizados para resolver las iniciativas de IA existentes en Repsol.
Diseñar, entrenar y validar modelos avanzados de ML/DL, incluyendo algoritmos clásicos (regresión, boosting, árboles) y modelos modernos basados en redes neuronales y LLMs.
A modo de ejemplo, utilizar el modelado predictivo para aumentar y optimizar las experiencias de los clientes, la generación de ingresos, la segmentación de anuncios y otros resultados empresariales.
Diseñar marcos de prueba A / B y determinar siempre una métrica para evaluar los modelos.
Colaborar con equipos de ingeniería, cloud, IT y negocio para integrar modelos en productos y servicios existentes, asegurando escalabilidad y fiabilidad.
Desarrollar procesos y herramientas para supervisar y analizar el rendimiento del modelo y la precisión de los datos. Diseñar pipelines de monitorización, lifecycle management y alertado, en línea con las mejores prácticas de MLOps.
Realizar estas acciones dentro de un Marco acorde al reglamento de Inteligencia Artificial.
Qué ofrecemos:
Contrato indefinido
Bonus según objetivos
Seguro médico
Aportación a plan de pensiones
Desconexión digital
Medidas de conciliación
Asesoría legal
Servicios de apoyo al empleado
Encajarás en el puesto si:
Has cursado un máster o Doctorado en Estadística, Matemáticas, Ciencias de la Computación u otro campo cuantitativo.
Tienes experiencia con 5-7 años realizando proyectos de IA en el sector empresarial.
Tienes experiencia sólida en técnicas estadísticas y algoritmos de ML como:
GLM/Regresión, Random Forest, Boosting, árboles de decisión
Text Mining, NLP, análisis de redes sociales
Modelado predictivo, simulación y análisis de escenarios
Redes neuronales profundas
Posees experiencia en proyectos con LLMs e IA Generativa, incluyendo:
Uso de HuggingFace Transformers, modelos open-source y APIs comerciales
Orquestación con LangChain u otros frameworks de agentes y pipelines generativos
Construcción de asistentes, copilotos, sistemas de RAG y automatizaciones avanzadas
Manejas herramientas modernas de IA y desarrollo:
Python y librerías científicas:
pandas, NumPy, scikit-learn.
Frameworks de ML/DL:
TensorFlow, PyTorch, xgboost, lightgbm, SVM.
Frameworks de IA generativa y
NLP:
transformers, LangChain, Ragas, DeepEval.
MLOps:
MLflow, DVC, Kubeflow, Airflow.
Explainable AI:
SHAP, LIME.
Responsible AI:
Giskard, Fairlearn, AIF360.