Senior Data Scientist; IA & Machine Learning Modelo híbrido

Paquete total: 50. 700€ (43. 000€ fijo + 10% bonus + 3. 000€ formación)

Trabajo con una empresa que se dedica solo a proyectos de Inteligencia Artificial y Machine Learning . Nada de proyectos genéricos:
foco 100% en datos, modelos y soluciones de IA en producci ón para sectores como industria, fitness, agro, energía, turismo, etc. Lo mejor:
los proyectos se diseñan para acabar en producción, no para quedarse en un PPT.

Ejemplos de proyectos reales:

• Predicción del par de apriete de las ruedas para la principal fábrica de furgonetas de España.
• Predicción de probabilidad de vuelta al gimnasio de personas de baja para una de las mayores cadenas de gimnasios de España.
• Sistema RAG para consulta de información turística en un gran ayuntamiento de la Costa Dorada.
• Gemelo digital del proceso productivo para optimizar la fabricación de tubos de acero sin soldar en una empresa cotizada.

¿ Cuál es el Rol?

Buscan un/a Senior Data Scientist (5+ años) para liderar soluciones analíticas end-to-end y convertir desafíos de negocio en modelos de alto impacto, con foco en ver los modelos funcionando en producción.

• Paquete total de 50. 700€ :
  43. 000€ brutos/año +
  10% de bonus + 3. 000€/año para formación .
• Horario flexible y jornada intensiva los viernes.
• 23 días de vacaciones al año + el día de tu cumpleaños libre, con libertad para organizarte las vacaciones.
• Plan de carrera definido con criterios claros y objetivos para evolucionar dentro de la compañía.
• Comida gratis los días que vayas a la oficin a y el mejor pintxo de tortilla cuando está todo el equipo.
• Formación continua : reuniones técnicas semanales para compartir conocimiento de proyectos, formación mensual dentro de la compañía y 3. 000€ al año para la formación que más te interese.
• Acompañamiento en tu carrera : one-to-one semanal con una persona con más experiencia y reuniones trimestrales de seguimiento con el CEO para evaluar tu evolución profesional.

¿ Qué harás en este puesto?

• A corto plazo,
  participarás en un detector de anomalías para un gestor de plantas renovables y en un proyecto para una gran cadena de gimnasios.
• Liderarás el planteamiento de modelos de Machine Learning a aplicar y las métricas en los proyectos en los que participes, así como su puesta en producción.
• Te encargarás del desarrollo end-to-end :
  extracción de datos (Big Query, Redshift),
  EDA con Plotly ,
  entrenamiento de modelos con pipelines de scikit-learn,
  creación de APIS con FastAPI y Dash cuando sea necesario y despliegue en la infraestructura del cliente (Docker, Dokploy, Cloud Run, etc. ).
• Dejarás las soluciones encapsuladas en librerías Pytho n instalables, documentadas y testadas.
• Darás soporte a científicos/as de datos con menor experiencia dentro del equipo.
• Experiencia de al menos 5 años trabajando en proyectos de datos/IA/ML .
• Capacidad para desarrollar código limpio, entendible y mantenible en Python , orientado a soluciones robustas, mantenibles y profesionales para el cliente.
• Experiencia en planteamiento y desarrollo de modelos de ML para resolver problemas de negocio con IA, ML y Analítica Avanzada (predicción numérica, clasificación, RAGs, optimizadores, etc. ).
• Experiencia creando pipelines de ML robustos, que faciliten la puesta en producción e incorporen buenas prácticas para anticipar y resolver problemas.
• Conocimiento en creación de APIs y frontends: haber creado APIs (idealmente FastAPI u otros frameworks) y algún front sencillo para que el cliente consuma la aplicación (Dash u otros frameworks, o HTML y CSS).
• Conocimientos de infra y despliegue : experiencia desplegando en infra de cliente (Google Cloud, Azure, VMs, etc. ), trabajando con contenedores y servicios gestionados, sin necesidad de ser perfil Dev Ops.
• Soft skills : capacidad de trabajar en equipo, autonomía en la ejecución de tareas, habilidad para liderar reuniones técnicas con cliente y ganas de seguir aprendiendo y mejorando.

¿ Dónde lo harás?

• Preferencia por un modelo de trabajo híbrido, valorando la cultura de equipo en oficina.
• Visitas ocasionales a oficinas de clientes en fases estratégicas de los proyectos.

¿ Cuál es la forma de trabajar?

• Organización mediante metodologías ágiles, fomentando transparencia y…