Data Scientist Machine Learning Engineer
Summary
Data Scientist / ML Engineer at a financial-sector company in Madrid: designs, trains, deploys and monitors predictive ML models for use cases like credit scoring, fraud, churn and pricing, working with large datasets in Python and SQL, building BI dashboards and exploring GenAI/LLM initiatives. Hybrid: 3 days on-site, 2 from home.
Desde Morgan Philips Specialist Recruitment estamos buscando un Data Scientist Machine Learning Engineer para una empresa del sector financiero.
La siguiente información tiene como objetivo proporcionar a los posibles candidatos una mejor comprensión de los requisitos para este puesto.
Como Data Scientist participarás en el diseño, desarrollo y puesta en producción de soluciones analíticas avanzadas, colaborando estrechamente con equipos de negocio y tecnología.
Buscamos una persona apasionada por los datos, con sólida base técnica y ganas de participar en proyectos de analítica avanzada, desarrollando soluciones que generen impacto real en el negocio.
Formarás parte de un equipo estratégico con acceso a grandes volúmenes de información y tecnologías punteras dentro del ecosistema de datos.
Tus principales responsabilidades serán:- Analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones, oportunidades y áreas de mejora.
- Desarrollar modelos predictivos y algoritmos de Machine Learning para diferentes casos de uso de negocio (scoring crediticio, fraude, marketing / churn, pricing, collections).
- Diseñar y mantener procesos de entrenamiento, validación y monitorización de modelos.
- Participar en la automatización y despliegue de soluciones analíticas.
- Colaborar con Data Engineers y equipos de negocio para asegurar la correcta explotación de los datos.
- Construir procesos de análisis reproducibles y escalables.
- Participar en iniciativas relacionadas con Inteligencia Artificial e IA Generativa.
- Elaborar visualizaciones y comunicar resultados a diferentes áreas de la compañía.
- Entre 2 y 5 años de experiencia en posiciones relacionadas con Data Science, Machine Learning o Advanced Analytics.
- Nivel avanzado de Python.
- Nivel avanzado de SQL.
- Experiencia desarrollando modelos de Machine Learning utilizando Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM o librerías similares.
- Conocimientos sólidos de estadística aplicada y análisis de datos.
- Experiencia trabajando con grandes volúmenes de información.
- Conocimiento de herramientas de visualización de datos como Power BI o Tableau.
- Experiencia utilizando Git y buenas prácticas de desarrollo.
- Grado universitario o ingeniería
- Conocimientos de MLOps y ciclo de vida de modelos.
- Experiencia con MLflow, Azure ML o plataformas similares.
- Conocimientos de Docker.
- Experiencia en entornos cloud (Azure, AWS o GCP).
- Experiencia con modelos de IA Generativa y Large Language Models (LLMs).
- Conocimientos de Data Engineering.
- Beneficios sociales: seguro médico y de vida.
- Contrato Indefinido. xqbhyrx
- Teletrabajo: 3 días presencial 2 días en casa.