Data Marketing Scientist

Habber Tec España

Valladolid

Híbrido

EUR 42.000 - 62.000

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Hace 2 días
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Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Seguro médico
Formación continua
Equipo técnico
Horarios flexibles

Descripción de la vacante

Habber Tec España busca un Data Marketing Scientist para Valladolid, Castilla y León. El candidato ideal extraerá valor de los datos, modelará y desplegará soluciones en Azure, trabajando con grandes volúmenes de datos y en proyectos de alto impacto.

Se valora experiencia en Python, librerías de ciencia de datos y entornos cloud (Azure), con enfoque en producción y comunicación de resultados.

Formación

  • 3 años de experiencia como Data Scientist o roles similares.
  • Dominio de Python aplicado a análisis de datos y ML.
  • Conocimiento de librerías de ciencia de datos (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
  • Experiencia en entornos cloud, especialmente Azure.
  • Capacidad de visualizar datos y comunicar resultados.

Responsabilidades

  • Analizar grandes volúmenes de datos para extraer insights accionables.
  • Desarrollar, entrenar y validar modelos de ML y estadística avanzada.
  • Desplegar modelos en entornos Azure (Azure ML, Databricks).
  • Colaborar con Data Engineering para ingesta de datos.
  • Diseñar experimentos y evaluar rendimiento de modelos.
  • Documentar modelos, procesos analíticos y decisiones técnicas.

Conocimientos

Python
Pandas
NumPy
Scikit-learn
TensorFlow
PyTorch
Data visualization
Analytical thinking
Comunicación

Herramientas

Azure ML
Azure Databricks
MLOps
Version control
Experiment tracking

Descripción del empleo

Data Marketing Scientist Habber Tec España•valladolid, castilla león, Spain
Descripción del trabajo

¿Te motiva extraer valor de los datos, construir modelos predictivos y llevar soluciones analíticas a producción? ¡Queremos conocerte! Buscamos una persona especializada en Data Science para desarrollar modelos avanzados, trabajar con grandes volúmenes de datos y desplegar soluciones en entornos cloud Azure, en proyectos reales de alto impacto.

  • Analizar grandes volúmenes de datos para extraer insights accionables que apoyen la toma de decisiones.
  • Desarrollar, entrenar y validar modelos de machine learning y estadística avanzada.
  • Trabajar con Python y sus principales librerías (Pandas, NumPy, Scikit-learn, etc.) para el procesamiento y modelado de datos.
  • Implementar y desplegar modelos en entornos Azure (Azure Machine Learning, Azure Databricks, etc.).
  • Colaborar con equipos de Data Engineering para asegurar la correcta ingesta y disponibilidad de datos.
  • Diseñar experimentos y evaluar el rendimiento de modelos mediante métricas adecuadas.
  • Integrar modelos en aplicaciones o servicios orientados a negocio.
  • Documentar modelos, procesos analíticos y decisiones técnicas.
Encajarás perfectamente si…
  • Tienes experiencia de 3 años como Data Scientist o en roles similares.
  • Dominas Python aplicado a análisis de datos y machine learning.
  • Tienes experiencia con librerías de ciencia de datos (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, etc.).
  • Has trabajado en entornos cloud, especialmente Azure.
  • Conoces técnicas de modelado estadístico y machine learning.
  • Tienes experiencia en visualización de datos y comunicación de resultados.
  • Tienes mentalidad analítica, orientación a resultados y buenas habilidades de comunicación.
Y sería un plus si además…
  • Has trabajado con Azure Machine Learning o Azure Databricks.
  • Tienes experiencia en despliegue de modelos (MLOps).
  • Conoces herramientas de versionado y seguimiento de experimentos.
  • Has trabajado con datos en tiempo real o modelos de predicción en producción.
  • Te interesa la optimización de modelos y su escalabilidad.
¿Qué ofrecemos?
  • Proyectos tecnológicos retadores en entornos modernos de datos.
  • Buen ambiente de trabajo y colaboración entre equipos técnicos.
  • Plan de desarrollo profesional y formación continua.
  • Horario flexible y posibilidad de teletrabajo / modalidad híbrida.
  • Beneficios adicionales: seguro médico, formaciones, equipo técnico y más.
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