¿Te interesa un rol versátil que combine lo mejor del mundo de la ciencia y la ingeniería de datos? Desde nuestra Business Line de Data Technologies, estamos buscando a un/a profesional apasionado/a por los datos, con experiencia en Azure ML Studio, Databricks, Azure Data Lake y Python y SQL Server para sumarse a un equipo innovador donde tendrás la oportunidad de desarrollar soluciones analíticas avanzadas y pipelines de datos escalables.
Responsabilidades Diseñar y desarrollar modelos de machine learning en Azure Machine Learning Studio o Databricks, desde su concepción hasta su puesta en producción, asegurando su escalabilidad y rendimiento. Analizar grandes volúmenes de datos, aplicando técnicas estadísticas y de machine learning para resolver problemas de negocio y generar insights accionables. Construir consultas SQL avanzadas y procedimientos almacenados para extraer, transformar y preparar datos que alimentarán modelos predictivos y analíticos.
Trabajar con pipelines de datos que alimenten los modelos analíticos, colaborando con Data Engineers en el desarrollo y optimización de procesos ETL/ELT mediante Databricks. Colaborar con equipos multidisciplinares para traducir necesidades de negocio en soluciones analíticas efectivas y alineadas con los objetivos estratégicos. Asegurar la calidad, trazabilidad y seguridad de los datos utilizados en los modelos, manteniendo las mejores prácticas de gobernanza y compliance.
Participar en el diseño y mantenimiento de dashboards y visualizaciones para comunicar de forma efectiva los resultados y hallazgos de los modelos.
Requisitos Formación académica: Grado universitario en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística, Física o similar. También se valorarán titulaciones de FP Grado Superior (DAM/DAW) con sólida experiencia.
Experiencia mínima de 2 -3 años en un rol de Data Scientist y/o Data Engineer con participación en proyectos de análisis avanzado de datos, machine learning y ciencia e ingeniera de datos. Familiaridad con entornos cloud, especialmente Microsoft Azure, y comprensión de su arquitectura y principales servicios como Azure DataLake y Databricks. Familiaridad o experiencia trabajando con Azure Data Lake para el almacenamiento y procesamiento de datos a gran escala.
Experiencia práctica con Azure Machine Learning Studio, incluyendo la creación, entrenamiento y despliegue de modelos en entornos productivos. Conocimientos avanzados de Python, aplicado tanto a la manipulación de datos como al desarrollo de modelos predictivos y scripts de automatización junto con PySpark para el procesamiento de grandes volúmenes de datos.
Experiencia sólida en SQL y en el manejo de bases de datos relacionales, aplicando procedimientos almacenados y consultas para preparar datos de calidad.
Experiencia con bases de datos no relacionales (por ejemplo, MongoDB, Cassandra, Cosmos DB). Valorable conocimientos en herramientas de visualización como Power BI, Tableau o similares, para comunicar resultados y conclusiones a stakeholders. Modalidad de trabajo Modelo híbrido (2 días de oficina y 3 días de teletrabajo). Oficinas ubicadas en Fuencarral (pueblo) - Madrid.
Proceso de selección Llamada inicial Entrevista con dpto. RRHH Entrevista con Líder Técnico
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