AI & Data Science

GfK - An NIQ Company; Santa Cruz de Tenerife; Híbrido; EUR 30.000 - 60.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa innovadora busca profesionales apasionados por la Inteligencia Artificial y Data Science. En esta emocionante posición, tendrás la oportunidad de diseñar y desarrollar pipelines de datos escalables, gestionar información de diversas fuentes y aplicar técnicas de análisis de datos. Con un enfoque en el trabajo en equipo y la colaboración, serás parte de un ambiente que fomenta el desarrollo profesional y la innovación. Si te entusiasma trabajar con tecnologías de vanguardia y contribuir a soluciones que impacten en la toma de decisiones, esta es tu oportunidad para brillar en un entorno dinámico y en constante evolución.

Servicios

Desarrollo profesional en nuevas herramientas

Acceso a tecnologías de vanguardia

Excelente ambiente de trabajo

Oportunidad de desarrollo profesional

Trabajo híbrido con jornada intensiva

Formación

• Experiencia mínima de 2 años en roles similares en Data Science.
• Desarrollo de pipelines ETL y herramientas de reporting son esenciales.

Responsabilidades

• Diseñar y mantener pipelines de datos escalables y eficientes.
• Elaborar algoritmos utilizando inteligencia artificial y machine learning.

Conocimientos

Python

SQL

Analytical Skills

Problem Solving

Communication Skills

Teamwork

Educación

Grado o licenciatura en Matemáticas

Estadística

Física

Computación

Ingeniería

Herramientas

Qlik

PowerBI

Excel

PowerPoint

SPSS

Descripción del empleo

Con más de 90 años de experiencia, GfK - A NielsenIQ Company, lidera el análisis del comportamiento del consumidor y el retail con soluciones de última generación. En España, somos la segunda empresa del sector según I+A, con más de 300 empleados en Madrid, Barcelona y Valencia. Nuestro objetivo: impulsar el crecimiento desde el conocimiento.

Abrimos dos posiciones para nuestra oficina en Madrid para nuestra área de Inteligencia Artificial + Data Science, que está formada por un dpto. más enfocado en Data Engineering y otro, enfocado a Data Science.

Funciones

1. Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos escalables y eficientes.
2. Gestionar datos estructurados y no estructurados provenientes de diversas fuentes.
3. Automatizar procesos de extracción, transformación y carga (ETL).
4. Supervisar la integridad, seguridad y procesamiento de los datos.
5. Diseñar y ofrecer soluciones web para ayudar en la toma de decisiones de nuestros clientes.
6. Integración de distintas fuentes de datos, limpieza, verificación y procesamiento de los datos.
7. Análisis de datos aplicando las técnicas estadísticas más apropiadas.
8. Elaboración de algoritmos utilizando inteligencia artificial y machine learning: análisis predictivo, modelos de clasificación, PLN, etc.
9. Elaboración de informes y presentación de resultados.

Requisitos

1. Grado o licenciatura en Matemáticas, Estadística, Física, Computación, Ingeniería.
2. Experiencia mínima de 2 años en roles similares.
3. Desarrollo de pipelines ETL, modelado de datos y herramientas de reporting.
4. Lenguajes: Python y SQL.
5. Herramientas de BI: Qlik y / o PowerBI.
6. Herramientas de Office: Excel y PowerPoint.
7. Capacidad analítica y atención al detalle.
8. Trabajo en equipo y habilidades de comunicación.
9. Resolución de problemas y adaptabilidad a entornos dinámicos.
10. Deseable experiencia en entornos cloud de AWS.
11. Valorable conocimiento en bases de datos relacionales y / o bases de datos NoSQL.
12. Valorable conocimiento de herramientas de análisis estadístico como SPSS.
13. Valorable conocimiento de PowerBI.
14. Vivir en Madrid y / o alrededores.

Beneficios

1. Desarrollo profesional en nuevas herramientas y soluciones con IA.
2. Acceso a tecnologías y herramientas de vanguardia.
3. Excelente ambiente de trabajo, con enfoque en la innovación y la colaboración.
4. Oportunidad de desarrollo profesional dentro de la compañía.
5. Trabajo híbrido con jornada intensiva 2 meses y medio al año durante el verano y los viernes todo el año.