Machine Learning Engineer / Data Scientist
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A Data Scientist / ML Engineer at a financial-sector company in Madrid, building and deploying predictive models for use cases like credit scoring, fraud, churn, pricing and collections. Core stack is Python, SQL and Scikit-Learn/XGBoost/LightGBM, with hybrid work (3 days on-site).
Desde Morgan Philips Specialist Recruitment estamos buscando un Data Scientist Machine Learning Engineer para una empresa del sector financiero.
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. Requisitos del puesto
Requisitos • 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
Valorable • Experiencia con Spark o tecnologías Big Data. • 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. • Inglés, no imprescindible.
Qué ofrecemos - Beneficios sociales: seguro médico y de vida. - Contrato Indefinido. - Teletrabajo: 3 días presencial 2 días en casa. - Desarrollo y crecimiento profesional. - Formación interna y externa.
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. Requisitos del puesto
Requisitos • 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
Valorable • Experiencia con Spark o tecnologías Big Data. • 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. • Inglés, no imprescindible.
Qué ofrecemos - Beneficios sociales: seguro médico y de vida. - Contrato Indefinido. - Teletrabajo: 3 días presencial 2 días en casa. - Desarrollo y crecimiento profesional. - Formación interna y externa.