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Analista Senior de Datos

beBeeAnálisis

Madrid

Híbrido

EUR 40.000 - 60.000

Jornada completa

Hace 4 días
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Descripción de la vacante

Una universidad busca un Científico de Datos Senior para liderar proyectos de análisis predictivo. Este rol es fundamental para anticipar necesidades y mejorar la toma de decisiones, contribuyendo significativamente al desarrollo sostenible de la institución. Se requiere un profesional con más de 5 años de experiencia en ciencia de datos y dominio de herramientas como Python y R, además de una formación sólida en matemáticas y estadísticas. Se ofrecen beneficios que incluyen un modelo híbrido de trabajo y formación gratuita para el personal.

Servicios

Retribución flexible
Enseñanza gratuita o bonificada para el personal e hijos
Acceso a servicios en el campus universitario

Formación

  • Experiencia demostrable (más de 5 años) en ciencia de datos y desarrollo de modelos.
  • Dominio de Python y metodologías de machine learning.
  • Titulación universitaria relevante, preferentemente en Matemáticas o Estadística.

Responsabilidades

  • Liderar proyectos de análisis predictivo y desarrollo de modelos.
  • Diseñar y evaluar modelos de machine learning aplicados a procesos clave.
  • Realizar análisis estadísticos avanzados y evaluar el impacto de soluciones.

Conocimientos

Machine Learning
Estadística aplicada
Python
R
Análisis estadísticos avanzados

Educación

Matemáticas
Estadística
Ingeniería Informática
Ciencia de Datos

Herramientas

Pandas
Scikit-learn
NumPy
TensorFlow
PyTorch

Descripción del empleo

Buscamos un profesional con experiencia en ciencia de datos para formar parte del equipo y contribuir a la transformación institucional.

Descripción del puesto :

En la Dirección General de Estrategia, Transformación y Experiencia requerimos un Científico de Datos Senior para liderar proyectos de análisis predictivo y desarrollar modelos que permitan anticipar riesgos y detectar oportunidades estratégicas.

Esta posición desempeña un papel estratégico en la misión institucional, aportando valor desde el análisis predictivo y la ciencia de datos para anticipar necesidades, mejorar la toma de decisiones y detectar nuevas oportunidades que contribuyan al desarrollo sostenible y la excelencia de la Universidad.

  • Diseñar, desarrollar y evaluar modelos de machine learning aplicados a procesos clave de la Universidad : prevención del abandono, predicción de rendimiento, segmentación de colectivos, eficiencia operativa, entre otros.
  • Participar activamente en proyectos institucionales de transformación, aportando una visión predictiva y orientada a la generación de valor desde el dato.
  • Liderar técnica y metodológicamente proyectos transversales, colaborando con equipos de negocio, tecnología y gobernanza.
  • Realizar análisis estadísticos avanzados, validaciones experimentales y evaluaciones de impacto de las soluciones implementadas.
  • Garantizar la trazabilidad, calidad y documentación de los modelos desarrollados, velando por su mantenimiento, reutilización y mejora continua.
  • Contribuir a la evolución del ecosistema analítico de la institución, integrando las capacidades del área de datos en la estrategia institucional.
  • Impulsar la transferencia de conocimiento y fomentar una cultura de análisis y experimentación en los equipos con los que colabora.

Experiencia demostrable (+5 años) en el desarrollo de modelos de machine learning, estadística aplicada y proyectos de ciencia de datos en entornos reales. Dominio de Python (preferentemente con librerías como pandas, scikit-learn, NumPy, TensorFlow, PyTorch) o R. Conocimiento sólido de metodologías de machine learning supervisado y no supervisado, validación de modelos y análisis de series temporales.

Titulación universitaria en Matemáticas, Estadística, Ingeniería Informática, Física, Ciencia de Datos o áreas afines. Formación sólida en estadística, programación y modelado predictivo.

Formación y certificaciones deseables :

Máster en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Big Data o similares. Certificaciones relevantes (Ej. Microsoft Certified : Azure Data Scientist Associate, Google Professional Data Engineer, AWS Certified Machine Learning). Formación en ética del dato, gobernanza o explicabilidad de modelos haciendo uso de la IA (Inteligencia Artificial Explicable- XAI).

Beneficios :

  • Trabajar en un campus universitario con todo tipo de servicios (centro deportivo, servicios de restauración, zonas al aire libre…)
  • Posibilidad de retribución flexible.
  • Modelo híbrido de trabajo.
  • Enseñanza gratuita o bonificada para el personal e hijos.
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