Data Scientist

Oferta de Empleo: Junior Data Scientist

Modalidad: Híbrido (durante 2 primeros meses), después 100% remoto

Localización:
Boadilla del Monte, Madrid

Tipo de contrato
: Indefinido

Jornada
: Tiempo completo

Salario
: A valorar por perfil

Sobre el puesto

En
SOTEC Consulting – Astek Group
, estamos en búsqueda de
un/a Data Scientist
con al menos 2 años de experiencia en las funciones/requerimientos siguientes:

Funciones

• Desarrollar/aplicar modelos estadísticos, de
  machine learning
  e IA de última generación (supervisados/no supervisados, predicción, NLP, detección de anomalías, etc.) para casos de uso de SCIB.
• Realizar exploración de datos,
  feature engineering
  y evaluación de modelos utilizando enfoques cuantitativos rigurosos.
• Aplicar buenas prácticas en validación de modelos: validación cruzada, diagnósticos de sesgo/varianza, calibración, pruebas de robustez y análisis de sensibilidad.
• Implementar y mantener
  pipelines
  de ML reproducibles (entrenamiento, inferencia, monitorización) con sólidos estándares de ingeniería de software.
• Contribuir a la explicabilidad y al gobierno del modelo (p. ej., SHAP, atribución de variables, estabilidad, documentación), alineados con un entorno regulado.
• Presentar los resultados de forma clara a audiencias técnicas y no técnicas; traducir los objetivos de negocio en objetivos de modelado medibles.
• Mantenerse al día en IA moderna:
  deep learning
  , LLMs,
  representation learning
  y herramientas emergentes; prototipar cuando sea relevante.

Requisitos obligatorios

• Grado o máster (o estudiante de último curso) en Informática, Matemáticas, Estadística, Física, Ingeniería u otro campo cuantitativo relacionado.
• Bases sólidas en
  álgebra lineal, probabilidad, estadística, optimización y métodos numéricos
  .
• Buen nivel de programación en
  Python
  (código limpio, mentalidad de testing, nociones básicas de
  packaging
  ).
• Experiencia práctica con
  librerías de ML
  como
  scikit-learn
  y familiaridad con al menos un
  framework
  de
  deep learning
  (PyTorch o TensorFlow).
• Conocimiento práctico de evaluación de modelos y métricas (AUC, precisión/recall, RMSE, calibración, etc.) y de metodología experimental.
• Experiencia trabajando con datos usando
  pandas/numpy
  y realizando consultas con SQL.
• Buenas habilidades de comunicación y capacidad para trabajar en equipos colaborativos y multifuncionales.
• Nivel profesional de
  inglés
  .

Requerimientos valorables

• Experiencia previa en puestos similares.
• Exposición a NLP (transformers,
  embeddings
  ), LLMs o conceptos de IA generativa (prompting, nociones básicas de
  fine-tuning
  ,
  retrieval
  ).
• Conocimiento de conceptos y herramientas de MLOps (p. ej., MLflow, Docker, CI/CD, monitorización de modelos).
• Experiencia con plataformas
  cloud
  (AWS/Azure/GCP) y procesamiento distribuido (p. ej., Spark).
• Familiaridad con Databricks (o disposición para aprenderlo en el puesto) para desarrollo colaborativo y flujos de ML escalables.
• Familiaridad con modelado de series temporales,
  stress testing
  o inferencia causal.
• Interés o exposición a productos y procesos de Corporate & Investment Banking / Global Banking (p. ej., lending, trade & working capital, DCM/ECM,
  transaction banking
  ) y a cómo los datos/la IA pueden apoyarlos (analítica de clientes, pricing, límites, alertas tempranas).
• Conocimiento de riesgo de modelo/gobernanza en industrias reguladas (documentación, trazabilidad, controles) es un plus.
• Familiaridad con conceptos de analítica financiera como drivers de P&L, métricas de balance, FTP, capital/RWA o
  management reporting
  , con capacidad para traducir KPIs financieros en objetivos de modelado.
• Comprensión de fundamentos de Riesgo (riesgo de crédito, de mercado, de liquidez, operativo) y de temas habituales de modelado como PD/LGD/EAD, ratings/
  scorecards
  ,
  stress testing
  , señales de alerta temprana o monitorización de carteras en un entorno regulado.

Lo que ofrecemos

• Participación en proyectos innovadores y de alto impacto.
• Cultura colaborativa con equipos multidisciplinarios.
• Planes de desarrollo profesional y formación continua.
• Beneficios adicionales.

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