Data Scientist: AI/NLP Pipelines in AWS Snowflake (Madrid)

Fluor Corp; Madrid; On-site; EUR 45,000 - 65,000; Full time

Job summary

Fluor Corp en Madrid busca un Data Scientist con experiencia en IA y procesamiento de datos en entornos cloud para diseñar, construir y desplegar modelos y pipelines de datos de alto impacto.

Trabajarás con AWS y Snowflake, centrado en IA generativa, NLP y soluciones escalables en producción. Se valorará experiencia en multi-cuenta/multi-país y prácticas de MLOps. Contrato indefinido, presencial en Madrid con días en cliente.

Qualifications

• Título universitario en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas u otras titulaciones STEM.
• Más de 3 años de experiencia.
• Experiencia en Python, desarrollo de pipelines de datos, e implementación de soluciones de IA en entornos productivos en AWS (SageMaker, Bedrock, S3, IAM).
• Conocimiento de prompt engineering aplicado a análisis de transcripciones (NLP/LLMs).
• Capacidad para integrar soluciones vía APIs.
• Experiencia en Snowflake (modelado de datos, creación de tablas, gestión de entornos).
• SQL avanzado, para la correcta persistencia y explotación de la información.

Responsibilities

• Diseñar, construir y desplegar modelos de IA y pipelines de datos.
• Trabajar con AWS y Snowflake para soluciones en producción.
• Colaborar en equipo multidisciplinar y aplicar NLP/LLMs a transcripciones.

Skills

Python

Pipelines de datos

NLP

APIs

SQL

AWS

Education

Título universitario en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas u otras STEM

Tools

Snowflake

SageMaker

Bedrock

S3

IAM

Job description

Fluor Corp en Madrid busca un Data Scientist con experiencia en IA y procesamiento de datos en entornos cloud para diseñar, construir y desplegar modelos y pipelines de datos de alto impacto.

Trabajarás con AWS y Snowflake, centrado en IA generativa, NLP y soluciones escalables en producción. Se valorará experiencia en multi-cuenta/multi-país y prácticas de MLOps. Contrato indefinido, presencial en Madrid con días en cliente.