Científico de Datos e Ingeniero de ML (IA Generativa) — Teletrabajo

Morgan Philips Specialist Recruitment; Madrid; Híbrido; EUR 55.000 - 75.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Seguro médico

Contrato indefinido

Teletrabajo híbrido

Descripción de la vacante

Morgan Philips Specialist Recruitment está buscando un Data Scientist Machine Learning Engineer para una entidad del sector financiero en Madrid. Participarás en el diseño, desarrollo y puesta en producción de soluciones analíticas avanzadas, colaborando estrechamente con negocio y tecnología.

Se requiere entre 2 y 5 años de experiencia, Python y SQL avanzados, y experiencia con Scikit-Learn, XGBoost o LightGBM; se valoran MLops, Docker y entornos cloud.

Formación

• Entre 2 y 5 años de experiencia en Data Science, Machine Learning o Analytics./
• Nivel avanzado de Python y SQL.
• Experiencia desarrollando modelos con Scikit-Learn, XGBoost o LightGBM.
• Conocimientos sólidos de estadística aplicada y manejo de datos.
• Experiencia con volúmenes grandes de información y herramientas de visualización.

Responsabilidades

• Analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones y oportunidades.
• Desarrollar modelos de ML y algoritmos para casos de negocio (p. ej. scoring, fraude, pricing).
• Diseñar, entrenar y monitorizar modelos; automatizar despliegues.
• Colaborar con Data Engineers y áreas de negocio para explotar datos.
• Comunicar resultados mediante visualizaciones a la compañía.

Conocimientos

Python

SQL

Scikit-Learn

XGBoost

LightGBM

Educación

Grado universitario o ingeniería

Herramientas

Power BI

Tableau

Descripción del empleo

Morgan Philips Specialist Recruitment está buscando un Data Scientist Machine Learning Engineer para una entidad del sector financiero en Madrid. Participarás en el diseño, desarrollo y puesta en producción de soluciones analíticas avanzadas, colaborando estrechamente con negocio y tecnología.

Se requiere entre 2 y 5 años de experiencia, Python y SQL avanzados, y experiencia con Scikit-Learn, XGBoost o LightGBM; se valoran MLops, Docker y entornos cloud.