Data Scientist—Optimization for Sustainable Mobility (Hybrid)

CAF (Construcciones y Auxiliar de Ferrocarriles); Madrid; Híbrido; EUR 11.160 - 16.740; A tiempo parcial

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Ambiente de trabajo positivo

Modelo híbrido

Oportunidades de aprendizaje

Descripción de la vacante

CAF (Construcciones y Auxiliar de Ferrocarriles) busca un/a Data Scientist en prácticas para participar en el diseño y desarrollo de proyectos de optimización matemática. Colaborarás con un equipo técnico en un ambiente laboral positivo y adaptado a tus necesidades.

Los requisitos incluyen conocimiento en optimización matemática, programación en Python, y una mentalidad proactiva. Ofrecemos un entorno de trabajo híbrido y oportunidades de aprendizaje continuo.

Formación

• Interés en optimización matemática y programación.
• Experiencia con problemas de optimización discreta.
• Conocimientos fuertes de Python.

Responsabilidades

• Modelar problemas de optimización a partir de requerimientos.
• Desarrollar y mantener algoritmos de optimización.
• Implementar soluciones en Python aplicando buenas prácticas.
• Colaborar con equipos técnicos y operativos.
• Documentar el trabajo y resultados.
• Mantenerse al día con técnicas de optimización.

Conocimientos

Optimización matemática y computacional

Investigación operativa

Programación en Python

Mentalidad científica y rigurosa

Actitud proactiva

Conocimiento del sector ferroviario

Descripción del empleo

CAF (Construcciones y Auxiliar de Ferrocarriles) busca un/a Data Scientist en prácticas para participar en el diseño y desarrollo de proyectos de optimización matemática. Colaborarás con un equipo técnico en un ambiente laboral positivo y adaptado a tus necesidades.

Los requisitos incluyen conocimiento en optimización matemática, programación en Python, y una mentalidad proactiva. Ofrecemos un entorno de trabajo híbrido y oportunidades de aprendizaje continuo.