Data Scientist Ia

Caixabank Tech; Barcelona; Hybrid; EUR 70,000 - 100,000; Full time

Benefits offered by this job

Hybrid work model

Job summary

CaixaBank Tech busca talento para unirse al equipo IA Platform como parte de su visión de IA centrada en usuario. Trabajarás en proyectos con agentes, RAG, y soluciones de voz y análisis de texto, aplicando ML y Deep Learning con datos masivos.

Se valorará experiencia en entornos cloud, ML Ops y capacidad de liderazgo técnico, con un enfoque fuerte en negocio y resultados.

Qualifications

• Conocimiento avanzado de IA Generativa, Deep Learning, ML y modelos matemáticos/estadísticos.

Responsibilities

• Diseño e implementación de sistemas de agentes y RAG para potenciar procesos.
• Desarrollo de modelos de ML/DL y uso de modelos fundacionales/LLMs para resolver problemas.
• Transformar datos en insights y proponer soluciones a negocio.
• Desarrollo de prototipos ágiles para validar viabilidad.
• Implementar soluciones de ingeniería inversa para entender retos del cliente.
• Definición, implantación y seguimiento de indicadores.
• Diseñar y ejecutar proyectos con metodologías Agile.
• Analizar información, riesgos y oportunidades de forma autónoma.
• Aplicar tecnologías de estado del arte en soluciones propuestas.
• Documentar trabajo técnico con estándares y herramientas.

Skills

IA Generativa

Deep Learning

Machine Learning

Inglés alto

Comunicación e influencia

Autonomía

Visualización de datos

Education

Título universitario en Informática, Ingeniería, Matemáticas o Físicas

Doctorado valorado

Tools

Python

TensorFlow

PyTorch

Keras

Scipy

Sklearn

Seaborn

Matplotlib

Job description

Buscamos personas curiosas y comprometidas. Personas que buscan crecer, pero sobre todo, mejorar el entorno que nos rodea. ¿Eres una de ellas? Entonces, ¡esta oferta es para ti!
Cómo será tu día a día…
Desarrollamos soluciones basadas en inteligencia artificial (IA) para impulsar la adopción de la IA en el grupo CaixaBank. Para ello, participamos en la definición la estrategia de IA en el grupo CaixaBank, ofrecemos servicios y aplicaciones escalables y robustas en IA, centralizamos y divulgamos el conocimiento y buenas prácticas en IA, y exploramos nuevas tecnologías y tendencias manteniéndonos a la vanguardia del estado del arte.
El Equipo IA Platform es un grupo multidisciplinar que conceptualiza y desarrolla proyectos con una visión user centric entre los que destacan las aplicaciones basadas en IA Generativa (agentes, RAG, etc) y soluciones basadas en tecnologías de voz y análisis de texto, recomendadores, clasificadores de lenguaje natural o gestión documental, utlizando modelos fundacionales, de Deep learning o ML tradicional.
Las responsabilidades que asumirás en la posición son:

• Diseño e implementación de sistemas de agentes y RAG para potenciar los diferentes procesos de las varías áreas y empresas del grupo
• Desarrollo de modelos de machine learning/deep learning y uso de modelos fundacionales / LLMs para dar respuesta a los diferentes problemas que se planteen.
• Transformar los datos en información relevante, obteniendo ‘insights’ y transfiriendo este conocimiento a las áreas de negocio, proponiendo soluciones cuando se requiera.
• Desarrollo de prototipado ágil, para demostrar la viabilidad de la solución/modelo propuesta.
• Implementar soluciones de ingeniería inversa para entender el problema del cliente y resolver sus retos de negocio identificando oportunidades de machine learning.
• Definición, implantación y seguimiento de indicadores.
• Diseñar las actividades necesarias para completar proyectos de manera exitosa fomentando el uso de metodologías Agile.
• Analizar información, riesgos y oportunidades de manera autónoma sobre un ámbito.
• Aplicar las últimas tecnologías de mercado y estado del arte en las soluciones propuestas.
• Aplicar análisis de datos y técnicas de diseño, modelado y QA en base a un entendimiento detallado de los procesos de negocio, para establecer, modificar o mantener una estructura de datos y sus componentes.
• Documentar trabajo técnico, utilizando estándares, métodos y herramientas adecuados.

Requisitos y competencias clave

• Título universitario en Informática, Ingeniería, Matemáticas o Físicas. Se valorará tener un doctorado.
• Conocimiento avanzado de IA Generativa, Deep Learning, machine learning y modelos matemáticos y estadísticos como: Agentes, LLMs, autoencoders, Transformers, RNNs, modelos fundacionales, análisis de series temporales, Gradient Boosting, Multi-armed Bandits, etc.
• Experiencia de mínimo 3 años en programación orientada a ciencia de datos: Python con conocimientos de paquetes como LangGraph, TensorFlow, Pytorch, Sklearn, Scipy, Keras, etc.
• Experiencia en la visualización y exploración de datos con herramientas como Seaborn, Matplotlib
• Conocimientos de metodologías de desarrollo de modelos (MLOps, DataOps, etc.).
• Conocimientos de transformación y limpieza de datos (ETL., data wrangling).
• Conocimiento en entorno Cloud (IaaS, PaaS, CaaS, SaaS).
• Experiencia práctica en el uso de técnicas, metodologías para el control de versiones y A/B Testing.
• Experiencia en implementación de proyectos de machine learning en industria con grandes volúmenes de datos.
• Capacidad para valorar y seleccionar los procedimientos y enfoques de trabajo adecuados para superar los retos técnicos.
• Versatilidad y visión transversal de proyectos IA.
• Habilidad gestionando expectativas de equipos técnicos y de clientes.
• Comunicación e influencia.
• Capacidad de trabajo en equipo
• Alta motivación para afrontar retos y diseñar aplicaciones innovadoras y transformadoras.
• Capacidad para desempeñar sus funciones con autonomía, gestionando tiempos e imprevistos.
  Necesario nivel alto de inglés (escrito y conversacional)
• Si te apasiona…
• La IA (Generativa o no), el machine learning, modelos matemáticos y estadísticos como autoencoders, Transformers, RNNs, LLMs, análisis de series temporales, Gradient Boosting, Multi-armed Bandits, etc.
• Programación orientada a ciencia de datos: Python con conocimientos de paquetes como LagGraph, TensorFlow, Pytorch, Sklearn, Scipy, Keras, etc.
• Visualización y exploración de datos con herramientas como Seaborn, Matplotlib y se valorará experiencia en librerías de javascript para la visualización interactiva como 3D.js
• Metodologías de desarrollo de modelos (MLOps, DataOps, etc.)
• Transformación y limpieza de datos (ETL., data wrangling)
• Entorno Cloud (IaaS, PaaS, CaaS, SaaS)
• Uso de técnicas, metodologías para el control de versiones y A/B Testing.
• Implementación de proyectos de machine learning en industria con grandes volúmenes de datos.

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