Data Scientist en Multinacional

NUWE Nuwe; Córdoba; Presencial; EUR 75.000 - 100.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una multinacional está buscando un Data Scientist para unirse a su equipo global. En esta posición estratégica, tendrás la oportunidad de trabajar con grandes volúmenes de datos y desarrollar modelos de machine learning que impactan en la toma de decisiones a nivel internacional. Este rol ofrece un entorno profesional estructurado con oportunidades de desarrollo personal y profesional. Colaborarás con equipos multidisciplinarios en proyectos innovadores, explorando nuevas tecnologías y enfoques que impulsan el éxito de la empresa. Si buscas un entorno enriquecedor y culturalmente diverso, esta es tu oportunidad.

Servicios

Seguro Dental y de Visión

Planes de Jubilación

Flexibilidad Horaria y Trabajo Remoto

Vacaciones Pagadas

Desarrollo Profesional

Bonificaciones y Participación en las Ganancias

Programas de Bienestar

Licencias de Maternidad / Paternidad Ampliadas

Formación

• Experiencia en desarrollo y optimización de modelos de machine learning.
• Capacidad para implementar medidas de seguridad para proteger datos.

Responsabilidades

• Crear modelos de machine learning para decisiones globales.
• Coordinar el despliegue de soluciones analíticas en producción.

Conocimientos

Comunicación Eficaz

Trabajo en Equipo

Adaptabilidad y Flexibilidad

Gestión del Tiempo y Priorización

Pensamiento Estratégico

Educación

Grado en Ciencias de Datos

Máster en Ciencia de Datos

Herramientas

Scrum

Kanban

MLOps

Descripción del empleo

Esta oferta está dirigida a todos esos Nuwers que estén buscando oportunidades en el mundo de las multinacionales.

Trabajar como Data Scientist en una multinacional te coloca en una posición estratégica dentro de una organización de alcance global, donde tu trabajo es crucial para el análisis, modelado y extracción de insights valiosos a partir de grandes volúmenes de datos, fundamentales para la toma de decisiones y la innovación en operaciones y servicios al cliente a nivel internacional. En esta posición, eres responsable de garantizar que los modelos de datos sean precisos, escalables y seguros, lo cual es esencial para gestionar la complejidad de los datos y las necesidades analíticas de una empresa multinacional. Es probable que al trabajar en entornos muy protegidos donde la toma de decisiones tenga que pasar por muchas personas tardes más en utilizar tecnologías de vanguardia que en otros entornos más innovadores, como puede ser el trabajo en una startup. La multinacional ofrece un entorno profesional estructurado con claras rutas de progresión de carrera y amplias oportunidades para el desarrollo personal y profesional a través de una variedad de proyectos. La colaboración con equipos multidisciplinarios y multiculturales expandirá tu visión y experiencia, proporcionándote una comprensión global y diversa. También tendrás oportunidades para participar en proyectos de investigación y desarrollo, explorando nuevas tecnologías y enfoques que puedan ser integrados en los productos y servicios actuales y futuros de la compañía, impulsando así el éxito global de la empresa y fomentando tu crecimiento profesional en un entorno enriquecedor y culturalmente diverso.

Las responsabilidades clave incluyen:

1. Desarrollo y Optimización de Modelos: Crear modelos de machine learning para soportar decisiones y operaciones globales.
2. Seguridad de la Información: Implementar medidas de seguridad para proteger los datos y modelos.
3. Integración de Sistemas de Datos: Conectar análisis de datos con otros sistemas internos y servicios externos.
4. APIs para Datos: Gestionar APIs que faciliten el acceso a insights analíticos.
5. Pruebas de Modelos: Asegurar la calidad y precisión de los modelos a través de pruebas automatizadas.
6. Mantenimiento de Modelos: Actualizar y mantener modelos para garantizar su eficacia.
7. Gestión de Implementaciones: Coordinar el despliegue de soluciones analíticas en producción.
8. Documentación: Preparar documentación técnica y asegurar el cumplimiento de normativas.
9. Colaboración Transversal: Trabajar con equipos globales para impulsar proyectos de análisis de datos.

¿Cómo es el entorno de trabajo? Metodología de trabajo

En las multinacionales, la adopción de metodologías ágiles como Scrum y Kanban en el campo de la ciencia de datos refleja la necesidad de flexibilidad y eficacia en el manejo de proyectos analíticos complejos, permitiendo una rápida adaptación a los cambios. Para proyectos con requisitos bien definidos o que requieren coordinación global, se pueden emplear metodologías más tradicionales como el modelo en cascada. La integración de prácticas de MLOps (Machine Learning Operations) es crucial para mejorar la colaboración entre los equipos de ciencia de datos y operaciones, acelerando la implementación y entrega de modelos predictivos.

Los equipos de ciencia de datos en multinacionales varían en tamaño, desde pequeños grupos dedicados a proyectos específicos hasta departamentos extensos para iniciativas a gran escala. Son inherentemente multidisciplinarios, incluyendo data scientists, ingenieros de datos, especialistas en machine learning, analistas de negocio y expertos en seguridad de datos, trabajando juntos para satisfacer las necesidades analíticas de los proyectos.

Comunicación y estructura

La comunicación en una multinacional para los data scientists a menudo implica navegar una estructura organizativa compleja y diversidad cultural, requiriendo un enfoque estructurado. Aunque las metodologías ágiles promueven la comunicación directa y colaboración, la estructura corporativa puede ser más jerárquica, exigiendo una coordinación efectiva para alinear esfuerzos analíticos con estrategias globales sin sacrificar innovación y conocimiento compartido.

Modalidad de trabajo

Las multinacionales ofrecen flexibilidad en modalidades de trabajo para los data scientists, incluyendo opciones remotas, híbridas y presenciales, adaptándose a las necesidades post-pandemia. La modalidad depende del proyecto, requisitos de seguridad y políticas corporativas, permitiendo acceso a talento global y promoviendo un equilibrio entre vida laboral y personal. Proyectos de alta seguridad pueden requerir presencia en oficina o ubicaciones específicas para facilitar colaboración y protección de datos.

¿Cómo es la progresión laboral, salario y beneficios?

La progresión y salario en una multinacional suelen ser más estructurados, con caminos claros y oportunidades de desarrollo. La carrera puede variar según la especialización en áreas como sistemas, producto o negocio. A continuación, un esquema con rangos salariales orientativos:

1. 0-2 años: Análisis básico, aprendizaje de metodologías, colaboración en proyectos supervisados.
2. 2-5 años: Desarrollo y optimización de modelos complejos, mentoría, liderazgo en proyectos.
3. 5-10 años: Definición de estrategias, decisiones analíticas clave, resolución de problemas complejos.

Roles senior y de gestión, como Gestor de Proyectos o Scrum Master en Data Science, suelen requerir de 5-10 años de experiencia y ofrecen salarios de 75.000 a 100.000 € anuales o más. Los especialistas en análisis avanzado o asesores pueden ganar entre 55.000 y 80.000 € anuales, con responsabilidades en innovación y desarrollo de metodologías.

Beneficios típicos incluyen:

• Seguro Dental y de Visión
• Planes de Jubilación
• Flexibilidad Horaria y Trabajo Remoto
• Vacaciones Pagadas y Días por Enfermedad
• Desarrollo Profesional
• Bonificaciones y Participación en las Ganancias
• Programas de Bienestar
• Licencias de Maternidad / Paternidad Ampliadas
• Otros beneficios como transporte subsidiado, comidas en oficina, tecnología personal

¿Qué habilidades se necesitan?

Las soft skills más valoradas son:

• Comunicación Eficaz
• Trabajo en Equipo
• Adaptabilidad y Flexibilidad
• Gestión del Tiempo y Priorización
• Empatía y Sensibilidad Cultural
• Capacidad para Trabajar Bajo Presión
• Liderazgo y Gestión de Equipos
• Innovación y Creatividad
• Pensamiento Estratégico
• Orientación al Detalle
• Orientación al Cliente
• Negociación y Manejo de Conflictos

¿Cómo puedes conseguir este trabajo?

En NUWE, colaboramos con empresas y headhunters para ofrecer las mejores oportunidades. Si quieres ser data scientist en una multinacional, te invitamos a aplicar y participar en retos que validan tus habilidades y aumentan tus posibilidades de éxito en un 90%.

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