Data Scientist / ML Engineer — Python, PySpark, SQL & AWS SageMaker

Kenos Technology; Madrid; Vor Ort; EUR 55.000 - 90.000; Vollzeit

Zusammenfassung

KENOS Technology en Madrid busca un perfil Data Scientist / ML Engineer para un proyecto estratégico, participando en el ciclo completo de vida de modelos de ML aplicados al negocio bancario.

Trabajarás en modelos de recomendación de productos y en la predicción de churn, con autonomía end-to-end y despliegue en AWS SageMaker, usando Python y PySpark para desarrollo, pruebas y mantenimiento.

Qualifikationen

• 3–5 años de experiencia en Data Science / ML Engineering.
• Dominio de Python y PySpark.
• SQL avanzado.
• Experiencia en AWS, especialmente SageMaker.
• Experiencia en diseño, implementación y mantenimiento de modelos de ML.
• Capacidad para trabajar end-to-end de forma autónoma.
• Experiencia en entorno bancario, valorado BBVA.

Aufgaben

• Participar en modelos de recomendación de productos para clientes.
• Desarrollar modelos de predicción de churn y caída de negocio.
• Trabajar en la herramienta de orquestación del plan comercial.
• Despliegue y mantenimiento de modelos en AWS.
• Gestión del ciclo completo de vida de modelos.

Kenntnisse

Python

PySpark

SQL

Machine Learning

MLOps

End-to-end deployment

Banking domain

Model deployment

Tools

AWS

SageMaker

Jobbeschreibung

En KENOS Technology buscamos un perfil Data Scientist / ML Engineer para incorporarse a un proyecto estratégico, participando en el ciclo completo de vida de modelos de Machine Learning aplicados al negocio bancario.

Trabajarás en:

• Modelos de recomendación de productos para clientes.
• Modelos de predicción de churn / caída de negocio.
• Herramienta de orquestación del plan comercial.

Con autonomía end-to-end: desde el análisis y el diseño hasta el despliegue y mantenimiento en AWS.

Python, PySpark, SQL, AWS, SageMaker, Machine Learning, MLOps, despliegue de modelos en AWS, modelos de recomendación, modelos de predicción de churn / caída de negocio y orquestación de planes comerciales.

• 3–5 años de experiencia en Data Science / ML Engineering.
• Dominio de Python y PySpark.
• SQL avanzado.
• Experiencia en AWS, especialmente SageMaker.
• Experiencia en diseño, implementación y mantenimiento de modelos de ML.
• Capacidad para trabajar end-to-end de forma autónoma.
• Experiencia en entorno bancario.
• Experiencia previa en BBVA (muy valorado).
• Modelos de recomendación de productos.
• Modelos de predicción de churn / caída de negocio.
• MLOps y despliegue de modelos en AWS.
• Conocimientos de orquestación de planes comerciales.