TL;DR

Location: Spain

Languages: Spanish, English

Job type: Full-time, Full-remote (Spain), Flexible working hours

Sector: Education

Stack: AWS, Python, Sagemaker, Jupyter

Salary: Up to 35K€ + 3.5K€ variable

¿Por qué Northius?

En Northius tenemos una misión: Ofrecer una plataforma de educación centrada en la empleabilidad de las personas. Somos una empresa en la que la sostenibilidad y el compromiso social son los pilares fundamentales. Contamos con más de 40.000 alumnos cada año y 12.000 convenios con empresa.

Desde 2023 estamos creando un equipo de Producto, Ingeniería y Datos interno que convierta a Northius en una EdTech con un producto digital propio.

Contexto de negocio

Northius cuenta con +10 escuelas de formación, cada una de ellas centrada en un sector laboral específico: CEAC, Deusto Formación, Deusto Salud, Campus Training, Unisport, CEMP, Mint, CEAC FP, Tokio School, 35mm, Nubika, Flou, Wiikon y Vibe.

En 2019 entra en juego un fondo de inversión que consolida la expansión del grupo y permite alcanzar una facturación de 100M en 2022, contando con más de 40 delegaciones físicas en España y Portugal y vendiendo nuestras formaciones en Europa y Latinoamérica.

Challenge: Convertir Northius en una compañía EdTech

A nivel de Producto Digital podríamos decir que tenemos todo por hacer. Hasta ahora, hemos invertido en los portales de las escuelas (Wordpress), la plataforma de ventas (Salesforce), en las plataformas de formación (Moodle y DNN) y en la plataforma de facturación (Business Central).

Nuestro equipo de Data Science se encarga de abordar los proyectos de modelos predictivos o de IA generativa que más puedan impactar al negocio, tenemos contacto directo con los equipos de negocio y producto para entender los principales problemas y abordarlos junto a ellos. Queremos construir la plataforma educativa del futuro para que nuestros alumnos resuelvan su problema de empleabilidad, y para ello necesitamos revolucionar el modelo actual.

Stack tecnológico

En el equipo de Data disponemos de un Datalake montado sobre la nube de AWS, que ingesta los datos de nuestras plataformas y los transforma para ofrecer una capa de knowledge que permita visualizar los datos con facilidad y tomar decisiones con fiabilidad.

Estructuramos los datos en tres capas (Bronze, Silver y Gold). Usamos Prefect para orquestar todos los procesos de extracción de datos y utilizamos DBT para definir los esquemas de datos de cada capa.

Usamos la nube de AWS para desplegar nuestros modelos de ML en Sagemaker. Para IA generativa usamos distintos proveedores, principalmente OpenAI.

Nuestros valores

Sabemos Que Un Equipo Es Más Que La Suma De Sus Miembros y Que Para Formar Un Equipo De Alto Rendimiento Es Necesario Que Las Personas Colaboren De Manera Eficaz. Del Mismo Modo Que El Manifesto For Agile Software Development Nos Ayuda a Construir Software, Nuestro Manifesto For Product Engineers Nos Sirve De Referencia En Nuestro Modo De Colaborar y De Trabajar En Equipo

Versatile engineers over highly specialized individuals

Adding value to our product over adding value to our tech stack

Rock solid over Rock star

In production over "my part is done"

Problem solvers over problem risers

Feedback loop over hierarchy rules

Estamos buscando a un Junior Data Scientist (H/M), para incorporarse a nuestro equipo de Producto, Ingeniería y Datos (PED). Si todo lo que has leído hasta aquí te motiva y te consideras un desarrollador orientado a aportar valor al producto, ¡sigue leyendo!

¿Cuáles serán tus funciones?

• Implementación de modelos predictivos: Entender el problema de negocio e Implementar la solución mínima que nos permita llegar a solucionar el problema de negocio o de nuestro stakeholder.
• Implementación de soluciones de IA generativa: Crear herramientas para que nuestros alumnos ganen más conocimiento y lo hagan más rápido o que necesiten menos soporte, asegurando la consistencia y calidad de la solución.
• Arquitectura del dato: Participar en el diseño del modelo de datos en la Guild de Data.
• Orientación al producto: Entender el problema de negocio e impulsar la cultura Data Driven en la toma de decisiones de producto.
• Liderazgo técnico: Realizar análisis de datos que permitan sacar conclusiones que mejoren el producto colaborando con los equipos de Ingeniería.

¿Qué te ofrecemos?

• Contrato indefinido, jornada completa.
• 100% remoto en España.
• Oficinas en A Coruña, Madrid y Barcelona, por si quieres acercarte a trabajar con más gente.
• 23 días de vacaciones.
• Jornada continua los viernes y vísperas de festivo durante todo el año.
• Jornada continua en verano.
• Horario flexible.
• Equipamiento necesario para que puedas trabajar cómodamente.
• Acceso a programa de Retribución Flexible: Seguro Médico, Cheque Gourmet, Tarjeta Transporte, Guardería, club de compra y descuentos en servicios de salud.

¿Con quién vas a trabajar?

En Northius Trabajamos Más De 1000 Empleados, Pero El Equipo De Producto, Ingeniería y Datos Acaba De Crearse En 2023. Éstas Son Algunas De Las Personas Que Lo Lideran y Con Las Que Trabajarías En El Día a Día

• Alberto Baselga (CIO/CPO): Ex-Coverwallet y enamorado de los ecosistemas de producto. Es un Startup Advisor e Investor y toda su carrera ha girado en torno a compañías digitales de alta generación de impacto.
• Daniel Ruiz (Head of IA): Ex-Cabify y Ex-Coverwallet, con más de 7 años de experiencia en inteligencia artificial. Está diseñando modelos de alto impacto en el negocio.
• Pablo Moreno (Data Science Tech Lead): Ex-BBVA y, con más de 6 años de experiencia creando productos de datos para impactar en negocio.
• Alcibiades Cabral Díaz (Head of Engineering): Ex-Santander, con más de 10 años de experiencia liderando equipos desde un enfoque de servant leadership para alcanzar un alto rendimiento y construir productos increíbles.
• Juan Barrero López (Staff Engineer): Con más de 10 años de experiencia en ingeniería de software, ha trabajado en diversos sectores aportando solidez técnica y visión arquitectónica. Es un referente dentro del equipo para la toma de decisiones de diseño y la construcción de soluciones escalables y mantenibles.
• Jose Manuel Montilla (Junior Data Scientist): Matemático y Físico con una sólida base analítica. Comenzó como becario Data Scientist en Northius y rápidamente demostró su capacidad para aportar valor, consolidándose como Junior Data Scientist con gran proyección en el equipo.
• Maria Elena García García (Senior Data Scientist): Ex-Telefónica, con más de 10 años de experiencia aplicando inteligencia artificial en diversos sectores. Combina su expertise técnico con el docente, lo que la convierte en una pieza clave entendiendo las necesidades del negocio.
• Santiago Arroyo Marioli (Senior Data Scientist): Con más de 9 años de experiencia desarrollando soluciones de datos de alto impacto en múltiples industrias. Su perfil híbrido con finanzas y su bagaje docente le permiten desenvolverse con soltura en la empresa especialmente en la parte financiera.
• Axel Cabrera Rodríguez (Senior Data Scientist): Ex-BBVA, con más de 7 años de experiencia construyendo modelos de machine learning en entornos de alta exigencia regulatoria y escala. Aporta una visión muy orientada a producto y a la toma de decisiones basada en datos.

¿Qué te pedimos

• 0–1 años de experiencia (prácticas, primer empleo o proyectos relevantes) en Data Science / Analítica / ML. Actitud positiva y proactiva hacia el trabajo en equipo, las nuevas tecnologías y formas de trabajo.
• Foundations:
• Buen manejo de Python para análisis (pandas, numpy) y trabajo habitual con Jupyter notebooks.
• Conocimiento práctico de SQL (consultas, joins, agregaciones).
• Capacidad para entender un problema de negocio, traducirlo a hipótesis medibles y proponer un análisis o solución sencilla.
• Familiaridad con conceptos de modelos (clasificación/regresión), métricas básicas y validación (aunque sea a nivel formativo/proyectos).
• Haber experimentado con LLMs (OpenAI u otros) en algún proyecto, demo o caso práctico: prompts, evaluación básica, manejo de errores.
• Nociones básicas de trabajo en git (github, ...).
• Team Success
• Cómodo/a trabajando en equipo: pedir ayuda, compartir avances y documentar lo que haces.
• Comunicación clara y orientada a la colaboración (stakeholders técnicos y no técnicos).
• Conocimiento de entornos ágiles y trabajo por iteraciones. Preferiblemente experiencia, aunque sea académica.
• Deliver value
• Mentalidad de impacto: priorizas entregar algo útil (MVP) y mejorarlo con feedback y datos.
• Capacidad para manejar incertidumbre, descomponer problemas y proponer siguientes pasos.
• Accountability
• Te responsabilizas de tus tareas, das visibilidad del progreso y de los bloqueos.
• Te interesa recibir y dar feedback de forma constructiva.

Es un plus, si además...

• Conoces DBT como herramienta de transformación de datos.
• Tienes pasión por la educación y la tecnología, y la intersección de ambas.
• Has hecho proyectos en EdTech / e-learning o entiendes (aunque sea a alto nivel) cómo funcionan plataformas tipo Moodle.

¿Cómo es el proceso de selección?

El proceso de selección tiene como objetivo evaluar si encajas en uno de los squads de PED como Data Scientist. Es importante que hagas las preguntas que necesites para ver si Northius te encaja a ti también. Si te contratamos queremos que sea por mucho tiempo.

Utilizamos la metodología STAR. Tendrás a una persona de HR que te guiará durante el proceso:

• Entrevista con HR.
• Entrevista técnica.
• Prueba técnica.
• Entrevista de producto.

En todas las entrevistas dispondrás de 15 min al final para hacer las preguntas que consideres para entender cómo será tu día a día si pasas a formar parte del equipo.

La igualdad de oportunidades y la diversidad dentro del equipo, así como el fomento de la inserción laboral, son algunos de nuestros compromisos. Además, todas nuestras ofertas de empleo contemplan a personas que estén en posesión del certificado de discapacidad.