Data Scientist
Si buscas un gran equipo con un alto nivel técnico, donde se valore la proactividad y las ganas de hacer cosas diferentes.
¡ESTE ES TU LUGAR!
Somos líderes en soluciones digitales con 27 sedes en los 5 continentes y un equipo de más de 4.500 personas, apoyamos a grandes empresas y administraciones públicas en su proceso de transformación digital end2end, desarrollando y ejecutando los proyectos más innovadores y escalables desde la estrategia hasta la operación.
Todo este crecimiento se basa en el talento y la pasión por la innovación y la mejora continua, siempre a nuestra manera:
?? Vacante: Data Scientist / Machine Learning Engineer
Buscamos un perfil especializado en ciencia de datos y Machine Learning, con dominio avanzado de Python y experiencia en desarrollo, validación e implementación de modelos enfocados en resolver problemas de negocio.
?? Requisitos técnicos
• Dominio avanzado de Python como lenguaje principal de desarrollo.
• Experiencia con bibliotecas de ciencia de datos y Machine Learning: Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM, Pandas, Polars, Statsmodels y SciPy.
• Conocimientos de Deep Learning con TensorFlow o PyTorch, cuando la solución lo requiera.
• SQL avanzado y experiencia con PySpark para exploración y transformación de datos a gran escala.
• Manejo de datos en entornos cloud, como Google Cloud Storage (GCS) y Azure Blob Storage.
?? Estadística y validación de modelos
• Experiencia en diseño experimental y pruebas de hipótesis aplicadas a problemas de negocio.
• Conocimientos de causalidad y aplicación de técnicas estadísticas adecuadas.
• Experiencia en validación de modelos considerando métricas de negocio, análisis de sesgos y comportamiento por subgrupos.
?? Buenas prácticas de desarrollo
• Manejo profesional de Git.
• Desarrollo de código Python organizado, modular y listo para su implementación, más allá de notebooks exploratorios.
• Familiaridad con herramientas de seguimiento de experimentos, como MLflow o equivalentes.
• Capacidad para documentar modelos, incluyendo objetivos, datos utilizados y limitaciones.
• Experiencia con estándares de desarrollo en equipo, manejo seguro de credenciales, versionado de datos y organización de proyectos.
?? Uso responsable de Inteligencia Artificial
• Uso crítico y responsable de herramientas de IA generativa para apoyar el desarrollo, revisando y validando sus resultados.
• Criterio para identificar cuándo utilizar sistemas basados en agentes o modelos de lenguaje grandes (LLM), y cuándo no son la solución adecuada.
?? Idioma
• Inglés intermedio-avanzado o avanzado (B2/C1)