Data Science/MLops
2024-05-30
Madrid
ProyectoEntidad financiera que se destaca por su enfoque innovador y su atención personalizada a sus clientes. Ofrece una amplia gama de servicios bancarios y financieros, incluyendo productos de inversión, préstamos y seguros. Se caracteriza por su tecnología avanzada en banca online y su compromiso con la excelencia en el servicio al cliente.Rol¡Buscamos un arquitecto para trabajar junto al equipo de desarrollo, perfil senior con capacidad de abordar entornos de desarrollo y también áreas de arquitectura. Trabajarías en el departamento de Analytics como científico de datos, resolviendo problemas reales de negocio mediante técnicas de Ciencia de Datos, Machine Learning e Inteligencia Artificial.Requisitos
Formación: Licenciatura o Diplomatura en Estadística, Matemáticas, Ciencias Actuariales, Ingeniería Matemática, Ingeniería Informática u otras ingenierías relacionadas. Se valorará contar con un máster en Ciencia de Datos o similar, especialmente si los estudios previos son en Económicas o campos similares.
Experiencia: Mínimo tres años de experiencia como científico de datos aplicando técnicas avanzadas de análisis y algoritmos de Machine Learning/Inteligencia Artificial en problemas reales de negocio, demostrando resultados tangibles.
Habilidades Técnicas: Programación: R, Python, PySpark, SQL aplicado a análisis y modelización. Big Data: Conocimientos de plataformas Big Data como Hive, Impala, Spark, SparkML, HDFS, entre otros.
MLOps: Experiencia en el desarrollo de software para depuración optimización y preparación del código orientado a su automatización y puesta en producción.
Otras Competencias: Capacidad analítica, de síntesis e innovación para la resolución de problemas. Persona proactiva, analítica, con habilidades de trabajo en equipo, capacidad explicativa e interpretación de resultados, comunicación efectiva y orientación a Negocio. Entusiasmo e ilusión por el trabajo son imprescindibles.
Qué ofrece
Desarrollo Profesional: Participación en proyectos innovadores y desafiantes.
Equipo Multidisciplinar: Colaboración con expertos de diversas áreas del banco.
Formación Continua: Acceso a programas de capacitación y formación en nuevas tecnologías y metodologías.
Formación: Licenciatura o Diplomatura en Estadística, Matemáticas, Ciencias Actuariales, Ingeniería Matemática, Ingeniería Informática u otras ingenierías relacionadas. Se valorará contar con un máster en Ciencia de Datos o similar, especialmente si los estudios previos son en Económicas o campos similares.
Experiencia: Mínimo tres años de experiencia como científico de datos aplicando técnicas avanzadas de análisis y algoritmos de Machine Learning/Inteligencia Artificial en problemas reales de negocio, demostrando resultados tangibles.
Habilidades Técnicas: Programación: R, Python, PySpark, SQL aplicado a análisis y modelización. Big Data: Conocimientos de plataformas Big Data como Hive, Impala, Spark, SparkML, HDFS, entre otros.
MLOps: Experiencia en el desarrollo de software para depuración optimización y preparación del código orientado a su automatización y puesta en producción.
Otras Competencias: Capacidad analítica, de síntesis e innovación para la resolución de problemas. Persona proactiva, analítica, con habilidades de trabajo en equipo, capacidad explicativa e interpretación de resultados, comunicación efectiva y orientación a Negocio. Entusiasmo e ilusión por el trabajo son imprescindibles.
Qué ofrece
Desarrollo Profesional: Participación en proyectos innovadores y desafiantes.
Equipo Multidisciplinar: Colaboración con expertos de diversas áreas del banco.
Formación Continua: Acceso a programas de capacitación y formación en nuevas tecnologías y metodologías.