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Data Scientist IA

Trabajo disponible en: 08001, Barcelona, Cataluna, España
Empresa: CaixaBank Tech
Tiempo completo puesto
Publicado en 2026-09-13
Especializaciones laborales:
  • TI/Tecnología
    Machine Learning, Ingeniero de IA, Científico de datos, Analista de datos
Rango Salarial o Referencia de la Industria: 65000 - 90000 EUR Anual EUR 65000.00 90000.00 YEAR
Descripción del trabajo

Buscamos personas curiosas y comprometidas. Personas que buscan crecer, pero sobre todo, mejorar el entorno que nos rodea.
¿ Eres una de ellas? Entonces, ¡esta oferta es para ti!

Cómo será tu día a día…

Desarrollamos soluciones basadas en inteligencia artificial (IA) para impulsar la adopción de la IA en el grupo Caixa Bank. Para ello, participamos en la definición la estrategia de IA en el grupo Caixa Bank, ofrecemos servicios y aplicaciones escalables y robustas en IA, centralizamos y divulgamos el conocimiento y buenas prácticas en IA, y exploramos nuevas tecnologías y tendencias manteniéndonos a la vanguardia del estado del arte.

El Equipo IA Platform es un grupo multidisciplinar que conceptualiza y desarrolla proyectos con una visión user centric entre los que destacan las aplicaciones basadas en IA Generativa (agentes, RAG, etc) y soluciones basadas en tecnologías de voz y análisis de texto, recomendadores, clasificadores de lenguaje natural o gestión documental, utlizando modelos fundacionales, de Deep learning o ML tradicional.

Las responsabilidades que asumirás en la posición son:
  • Diseño e implementación de sistemas de agentes y RAG para potenciar los diferentes procesos de las varías áreas y empresas del grupo
  • Desarrollo de modelos de machine learning/deep learning y uso de modelos fundacionales / LLMs para dar respuesta a los diferentes problemas que se planteen.
  • Transformar los datos en información relevante, obteniendo ‘insights’ y transfiriendo este conocimiento a las áreas de negocio, proponiendo soluciones cuando se requiera.
  • Desarrollo de prototipado ágil, para demostrar la viabilidad de la solución/modelo propuesta.
  • Implementar soluciones de ingeniería inversa para entender el problema del cliente y resolver sus retos de negocio identificando oportunidades de machine learning.
  • Definición, implantación y seguimiento de indicadores.
  • Diseñar las actividades necesarias para completar proyectos de manera exitosa fomentando el uso de metodologías Agile.
  • Analizar información, riesgos y oportunidades de manera autónoma sobre un ámbito.
  • Aplicar las últimas tecnologías de mercado y estado del arte en las soluciones propuestas.
  • Aplicar análisis de datos y técnicas de diseño, modelado y QA en base a un entendimiento detallado de los procesos de negocio, para establecer, modificar o mantener una estructura de datos y sus componentes.
  • Documentar trabajo técnico, utilizando estándares, métodos y herramientas adecuados.
Requisitos:

Requisitos y competencias clave
  • Título universitario en Informática, Ingeniería, Matemáticas o Físicas. Se valorará tener un doctorado.
  • Conocimiento avanzado de IA Generativa, Deep Learning, machine learning y modelos matemáticos y estadísticos como:
    Agentes, LLMs, autoencoders, Transformers, RNNs, modelos fundacionales, análisis de series temporales, Gradient Boosting, Multi-armed Bandits, etc.
  • Experiencia de mínimo 3 años en programación orientada a ciencia de datos:
    Python con conocimientos de paquetes como Lang Graph, Tensor Flow, Pytorch, Sklearn, Scipy, Keras, etc.
  • Experiencia en la visualización y exploración de datos con herramientas como Seaborn, Matplotlib
  • Conocimientos de metodologías de desarrollo de modelos (MLOps, Data Ops, etc.).
  • Conocimientos de transformación y limpieza de datos (ETL., data wrangling).
  • Conocimiento en entorno Cloud (IaaS, PaaS, CaaS, SaaS).
  • Experiencia práctica en el uso de técnicas, metodologías para el control de versiones y A/B Testing.
  • Experiencia en implementación de proyectos de machine learning en industria con grandes volúmenes de datos.
  • Capacidad para valorar y seleccionar los procedimientos y enfoques de trabajo adecuados para superar los retos técnicos.
  • Versatilidad y visión transversal de proyectos IA.
  • Habilidad gestionando…
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