Data Scientist

GFT Technologies España; Madrid; Presencial; EUR 50.000 - 95.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

GFT Technologies España busca un Data Scientist para Madrid y Bilbao, especializado en el diseño y desarrollo de modelos predictivos e de inferencia para unirse a un equipo de datos en crecimiento y participar en la construcción de productos analíticos escalables y de alto impacto que deseen desarrollar su carrera profesional en GFT.

Buscamos personas entusiastas, con iniciativa y ganas de seguir aprendiendo, que deseen crecer en un entorno multicultural, dinámico, colaborativo y lleno de retos.

Formación

• Experiencia de 6 años o más en rol similar.
• Python y SQL.
• Machine Learning supervisado y no supervisado.
• Scoring e inferencia de modelos.
• Feature engineering.
• Evaluación y monitorización de modelos.
• Experiencia con GCP y ecosistema ML.
• BigQuery.
• MLOps.
• Experiencia en banca (riesgo, KYC, fraude, propensión o scoring).

Responsabilidades

• Identificar casos de uso susceptibles de resolverse mediante ML.
• Diseñar, entrenar y validar modelos predictivos.
• Desarrollar modelos de scoring, clasificación, clustering y propensión.
• Trabajar en casos de uso relacionados con Customer Scoring, KYC, riesgo y personalización.
• Realizar feature engineering y análisis exploratorio.
• Definir métricas y procedimientos de evaluación.
• Trabajar conjuntamente con Data Engineering para industrializar modelos.
• Utilizar la plataforma de datos como fuente de entrenamiento e inferencia.
• Participar en el diseño de capacidades de ML reutilizables.

Conocimientos

Python

SQL

BigQuery

MLOps

GCP

Machine Learning

Descripción del empleo

• BigQuery.
• MLOps.

Descripción del puesto:

Actualmente contamos con vacantes en Madrid y Bilbao paraun/a Data Scientistespecializado en el diseño y desarrollo de modelos predictivos y de inferencia para unirse a un equipo de datos en crecimiento y participar en la construcción de productos analíticos escalables y de alto impactoque quieran desarrollar su carrera profesional en GFT. Buscamos personas entusiastas, con iniciativa y ganas de seguir aprendiendo, que deseen crecer en un entorno multicultural, dinámico, colaborativo y lleno de retos.

¿Qué estamos buscando?

Aunque dependerán de tus conocimientos y experiencia aportada, en general las principales funciones que llevarías a cabo con nosotros serían:

• Identificar casos de uso susceptibles de resolverse mediante ML.
• Diseñar, entrenar y validar modelos predictivos.
• Desarrollar modelos de scoring, clasificación, clustering y propensión.
• Trabajar en casos de uso relacionados con Customer Scoring, KYC, riesgo y personalización.
• Realizar feature engineering y análisis exploratorio.
• Definir métricas y procedimientos de evaluación.
• Trabajar conjuntamente con Data Engineering para industrializar modelos.
• Utilizar la plataforma de datos como fuente de información para entrenamiento e inferencia.
• Participar en el diseño de capacidades de ML reutilizables.

Requisitos:

• Experiencia de 6 años o más en rol similar
• Python y SQL.
• Machine Learning supervisado y no supervisado.
• Scoring y modelos de inferencia.
• Feature engineering.
• Evaluación y monitorización de modelos.
• GCP y ecosistema de ML.
• BigQuery.
• MLOps.
• Muy valorable experiencia en riesgo, KYC, fraude, propensión o scoring en banca.

Competencias personales:

• Trabajo en equipo
• Habilidades de comunicación, favoreciendo dinámicas que permitan el flujo de conocimiento, con interés tanto en aprender como en enseñar.
• Proactividad en la búsqueda de nuevas soluciones y mejoras

Ofrecemos:

En GFT consideramos que la diversidad es uno de nuestros pilares fundamentales y promovemos un entorno de trabajo inclusivo basado en la cooperación y el respeto mutuo. Ofrecemos igualdad de oportunidades a todas las personas sin tener en cuenta su raza, origen cultural, sexo, edad, orientación sexual, identidad de género, discapacidad o creencias religiosas. GFT dispone y ha registrado un Plan de Igualdad que recoge las medidas a adoptar con el objetivo de alcanzar en la empresa la igualdad de trato y de oportunidades entre mujeres y hombres y a eliminar, si es que la hay, la discriminación por razón de sexo.

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