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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