DATA SCIENTIST - GESTION ESTRATEGICA TECNICA VIDA

UBICACIÓN.- MAJADAHONDA - CR. POZUELO DE ALARCON, 50-1 Edif. 4

MISIÓN DEL PUESTO                                  

Como Data & AI Scientist, participarás en la realización de análisis exploratorios y experimentación básica con modelos de machine learning, trabajando principalmente con notebooks y bajo supervisión frecuente.

Colaborarás con perfiles de Data Scientist más senior, Engineers y Analysts, contribuyendo al desarrollo de modelos concretos y al avance de estudios analíticos, aprendiendo a aplicar criterios de calidad del dato, rigor metodológico y buenas prácticas de ciencia de datos en un entorno real de negocio.

FUNCIONES DEL PUESTO (FUNCIONES CLAVE)                                         

Realizar análisis exploratorios de datos (EDA) bajo supervisión, documentando resultados y primeros insights.                                   

Entrenar y evaluar modelos base de machine learning, siguiendo guías metodológicas definidas.                                 

Trabajar con notebooks para el análisis de datos y experimentación, asegurando orden y trazabilidad.                                       

Preparar y limpiar datasets, identificando problemas de calidad con apoyo de perfiles senior.                                         

Ejecutar experimentos analíticos supervisados y realizar el seguimiento de resultados obtenidos.                                

Colaborar con Data Scientists y Engineers en tareas de apoyo al desarrollo de modelos.                                    

Documentar análisis, variables, hipótesis y resultados de forma clara y estructurada.                                         

Aplicar buenas prácticas básicas de versionado, organización del código y reproducibilidad.                                          

Aprender y aplicar el flujo de datos y uso de modelos dentro del contexto del negocio.                                        

FORMACION Y CONOCIMIENTOS REQUERIDOS                                       

Formación universitaria en Ingeniería, Matemáticas, Estadística, Física, Sistemas de Información, ADE + Data, Actuariales o similar                                  

Conocimientos básicos de estadística descriptiva y probabilidad.                                  

Fundamentos de machine learning clásico.                                  

Python para ciencia de datos: Pandas, NumPy y primeros usos de Scikit‑learn.                                       

Uso habitual de notebooks para análisis y experimentación.                              

Conocimientos básicos de evaluación de modelos (accuracy, precision, recall, métricas simples).                                             

Comprensión inicial del ciclo de vida del dato y del modelo.                                

Nociones de buenas prácticas de ciencia de datos: orden del código, documentación y reproducibilidad.                               

MLOPs, Amazon Web Services (AWS), Sql y herramientas de visualización como PowerBi                                 

EXPERIENCIA PROFESIONAL REQUERIDA PARA EL PUESTO MÍNIMA DE 2 AÑOS:    

Participación en análisis exploratorios de datos.

Entrenamiento y evaluación de modelos básicos de ML.

Uso de notebooks para experimentación analítica.

Colaboración en estudios o modelos concretos con apoyo senior.

Primeras experiencias en proyectos de analítica o ciencia de datos.