Científico de Datos ML/DL para Gestión del Tráfico Aéreo

Indra Group; Coslada; Presencial; EUR 50.000 - 70.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Descuentos para empleados

Formación continua

Bus de empresa

Descripción de la vacante

Indra Group busca un/a Científico/a de Datos enfocado/a en Machine Learning y Deep Learning para proyectos de I+D en gestión del tráfico aéreo. Se trabajará con Python, NumPy, pandas, scikit-learn y herramientas de DL como TensorFlow o PyTorch, además de NLP y LLMs con Transformers y spaCy.

Se valorará experiencia en MLOps, Docker, Kubernetes y plataformas cloud. Oficinas en Madrid y ámbito internacional con proyectos de alto impacto.

Formación

• Grado en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Física, Matemáticas o similar.
• Formación de posgrado en IA, Ciencia de Datos o ML/DL es valorada.
• Conocimientos de librerías NumPy, pandas, scikit-learn, SciPy y matplotlib.
• Experiencia en ML, con validación, feature engineering y selección de modelos.
• Conocimientos en DL con TensorFlow, PyTorch o Keras.
• Conocimientos de NLP y LLMs, con transformers y spaCy.
• Nivel alto de inglés, escrito y hablado, para entornos internacionales.
• Experiencia en I+D en IA y en el sector aeronáutico/ATM.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y validar modelos de ML y DL para problemas ATM.
• Desarrollar modelos en Python usando NumPy, pandas y scikit-learn.
• Trabajar en NLP y procesamiento de datos textuales con Transformers y spaCy.
• Ponerse en producción con herramientas MLOps, Docker y Kubernetes.

Conocimientos

Python

Machine Learning

Deep Learning

NLP

Hugging Face

TensorFlow

PyTorch

Keras

Docker

Kubernetes

Inglés alto

AWS Cloud

Educación

Grado en Ingeniería Informática

Máster/Doctorado en IA

Herramientas

NumPy

pandas

scikit-learn

SciPy

matplotlib

TensorFlow

PyTorch

Keras

spaCy

Transformers

Docker

Kubernetes

MLflow

Kubeflow

Descripción del empleo

Indra Group busca un/a Científico/a de Datos enfocado/a en Machine Learning y Deep Learning para proyectos de I+D en gestión del tráfico aéreo. Se trabajará con Python, NumPy, pandas, scikit-learn y herramientas de DL como TensorFlow o PyTorch, además de NLP y LLMs con Transformers y spaCy.

Se valorará experiencia en MLOps, Docker, Kubernetes y plataformas cloud. Oficinas en Madrid y ámbito internacional con proyectos de alto impacto.