Data Engineer (Azure/Databricks) — ML & Forecasting

Ayesa Digital; Zaragoza; Presencial; EUR 45.000 - 65.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Ayesa Digital busca un/a Data Engineer polivalente capaz de moverse entre Data Engineering, Data Science y ML para abordar soluciones analíticas complejas. Se valorará experiencia en modelado de datos, feature engineering y métodos de forecasting, con enfoque práctico y orientado a la resolución de problemas.

Se requieren competencias en Databricks, Azure y DevOps, y capacidad para colaborar en proyectos que combinen matemáticas, física y ML; proactividad es indispensable.

Formación

• Formación en Matemáticas, Física o Ingeniería Informática.
• Máster en IA valorable.
• PhD valorable.
• Perfil técnico polivalente en Data Engineering/Data Science/ML.
• Dominio alto de Git.
• Conocimiento alto de Databricks.
• Conocimiento alto de Azure/DevOps.
• Experiencia en ML clásico; no solo AI Engineering.
• Proactividad imprescindible.

Responsabilidades

• Diseñar, diseñar y mantener soluciones de ingeniería de datos.
• Trabajar con Databricks, Azure y DevOps.
• Preparar, transformar y modelar datos para su explotación analítica y predictiva.
• Desarrollar y aplicar modelos de Machine Learning, tanto clásicos como basados en IA.
• Participar en proyectos de forecasting, predicción de demanda, ventas y series temporales.
• Realizar feature engineering y modelado de datos.
• Colaborar en proyectos que combinen ingeniería, matemáticas, estadística, física y ML.
• Utilizar herramientas de IA para mejorar la productividad diaria.

Conocimientos

Data engineering

Data science

Machine learning

Git

Databricks

Azure

DevOps

Claude Code

Codex

Educación

Matemáticas, Física o Ingeniería Informática

Máster en IA

PhD (en curso)

Herramientas

Databricks

Azure

Descripción del empleo

Ayesa Digital busca un/a Data Engineer polivalente capaz de moverse entre Data Engineering, Data Science y ML para abordar soluciones analíticas complejas. Se valorará experiencia en modelado de datos, feature engineering y métodos de forecasting, con enfoque práctico y orientado a la resolución de problemas.

Se requieren competencias en Databricks, Azure y DevOps, y capacidad para colaborar en proyectos que combinen matemáticas, física y ML; proactividad es indispensable.