Científico De Datos

Shakers; Lugo; Presencial; EUR 69.000 - 124.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Shakers busca un Data Scientist freelance con foco en Data Engineering para construir el núcleo de datos e inteligencia de una plataforma que convierte interacciones de campo en recomendaciones accionables. Se espera un gran volumen de candidaturas para esta oportunidad.

Se requiere experiencia en ML clásico, DL y NLP aplicado a texto y voz, capacidades de data engineering, pipelines y almacenamiento, y entornos cloud (Azure o AWS).

Formación

• Experiencia sólida como data scientist con modelos en producción.
• ML clásico, DL y NLP aplicado a texto y voz.
• Capacidad real de data engineering: pipelines, ETL, modelado y almacenamiento, y entornos cloud (Azure o AWS).
• Buenas prácticas de ingeniería de software y MLOps; Python.
• Autonomía y mentalidad de startup; traducir negocio en solución técnica.

Responsabilidades

• Diseñar, entrenar y poner en producción los modelos núcleo: scoring de clientes, segmentación, clasificación de NLP sobre notas de voz, predicción de valor y detección de patrones de efectividad
• Construir y mantener el ciclo de vida del dato de punta a punta (ingesta, transformación, calidad, versionado y almacenamiento) junto al arquitecto empresarial
• Definir cómo la salida de los modelos se integra en el orquestador que alimenta al LLM, garantizando salidas deterministas y accionables
• Generar el dataset sintético inicial a partir del conocimiento de negocio del equipo fundador y dejar preparada la ingesta del dato real del primer cliente
• Establecer buenas prácticas de MLOps: reentrenamiento, monitorización, reproducibilidad y explicabilidad

Conocimientos

Data science en producción

ML clásico

NLP texto y voz

Ingeniería de datos

Python

Azure AWS

Herramientas

ETL pipelines

Cloud tooling

Descripción del empleo

Científico de datos Shakers Santa Cilla Do Valadouro (Santa Cilla), Spain

Descripción del trabajo

Buscamos Data Scientist freelance (con Data Engineering)

No espere a enviar su solicitud después de leer esta descripción; se espera un gran volumen de candidaturas para esta oportunidad.

El reto: construir el nucleo de dato e inteligencia de una plataforma que convierte las interacciones de campo de las redes de ventas farmacéuticas (notas de voz, visitas, resultados) en recomendaciones accionables. Los modelos propios son el moat del producto.

Lo importante

• Freelance + contracción
• Full time
• Remoto

Qué harás

• Diseñar, entrenar y poner en producción los modelos nucleo: scoring de clientes, segmentación, clasificación de NLP sobre notas de voz, predicción de valor y detección de patrones de efectividad
• Construir y mantener el ciclo de vida del dato de punta a punta (ingesta, transformación, calidad, versionado y almacenamiento) junto al arquitecto empresarial
• Definir cómo la salida de los modelos se integra en el orquestador que alimenta al LLM, garantizando salidas deterministas y accionables
• Generar el dataset sintético inicial a partir del conocimiento de negocio del equipo fundador y dejar preparada la ingesta del dato real del primer cliente
• Establecer buenas prácticas de MLOps: reentrenamiento, monitorización, reproducibilidad y explicabilidad

Qué necesitamos sí o sí

• Experiencia sólida como data scientist con modelos en producción (no solo pruebas de concepto)
• ML clásico y deep learning, y NLP aplicado a texto y voz
• Capacidad real de data engineering: pipelines, ETL, modelado y almacenamiento, y entornos cloud (Azure o AWS)
• Buenas prácticas de ingeniería de software y MLOps; Python
• Criterio claro sobre cuándo usar ML/DL frente a un LLM: el análisis, el scoring xqysrnh y la detección de patrones viven en el ML; el LLM traduce a lenguaje natural
• Autonomía y mentalidad de startup: construir de cero y traducir negocio en solución técnica

Suma puntos

• Experiencia en sector farmacéutico o con datos comerciales / CRM
• Segmentación dinámica asistida por LLM, sistemas de recomendación, next best action
• Experiencia con datos sintéticos o entornos con datos limitados
• Criterio de arquitectura cloud consciente de coste