Data Scientist en Multinacional

NUWE Nuwe; Castilla-La Mancha; Híbrido; EUR 55.000 - 100.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Un innovador entorno de trabajo está buscando un Data Scientist para unirse a su equipo. Este rol es clave para la toma de decisiones estratégicas mediante el análisis de grandes volúmenes de datos. Ofrecemos un ambiente profesional estructurado con oportunidades de desarrollo y colaboración en proyectos globales. Aquí, tendrás la oportunidad de trabajar con tecnologías de vanguardia y participar en iniciativas que impactan en la innovación de productos y servicios. Si deseas crecer en un entorno multicultural y dinámico, esta es la oportunidad perfecta para ti.

Servicios

Seguro dental y de visión

Planes de jubilación

Flexibilidad horaria

Trabajo remoto

Vacaciones pagadas

Desarrollo profesional

Programas de bienestar

Licencias ampliadas de maternidad/paternidad

Transporte subsidiado

Comidas y tecnología

Formación

• Experiencia en desarrollo de modelos de machine learning.
• Conocimiento en metodologías ágiles como Scrum y Kanban.

Responsabilidades

• Desarrollar y optimizar modelos de machine learning.
• Implementar medidas de seguridad para proteger datos.

Conocimientos

Comunicación eficaz

Trabajo en equipo

Adaptabilidad

Gestión del tiempo

Pensamiento estratégico

Educación

Licenciatura en Ciencia de Datos

Máster en Ciencia de Datos

Herramientas

Python

R

SQL

TensorFlow

Apache Spark

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. Sin embargo, para proyectos de análisis de datos con requisitos bien definidos o que requieren una coordinación global extensa, se pueden emplear metodologías más tradicionales como el modelo en cascada. Además, 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 la entrega de modelos predictivos.

Los equipos de ciencia de datos en multinacionales varían en tamaño y pueden ser desde pequeños grupos dedicados a proyectos específicos hasta departamentos extensos para iniciativas de datos a gran escala. Estos equipos 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 dentro de una multinacional para los data scientists a menudo implica navegar por una estructura organizativa compleja y diversidad cultural, requiriendo un enfoque estructurado. Aunque las metodologías ágiles promueven la comunicación directa y la colaboración dentro de los equipos, la estructura corporativa global puede ser más jerárquica. Esto exige una coordinación efectiva para alinear los esfuerzos analíticos con las estrategias globales, sin sacrificar la innovación y el intercambio de conocimientos.

Modalidad de trabajo

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

Progresión laboral, salario y beneficios

La progresión laboral y salarial para una posición de data scientist en una multinacional puede ser algo más estructurada debido a la escala y los recursos de la empresa que en otro tipo de empresas (como startups, por ejemplo), ofreciendo caminos de carrera claros y oportunidades de desarrollo profesional. Sin embargo, este camino de desarrollo puede presentar variaciones en función del área profesional donde decidas especializarte (sistemas, producto, negocio, etc.). La estructura típica de progresión es:

• 0-2 años: Análisis de datos básicos, aprendizaje de metodologías y colaboración en proyectos bajo supervisión.
• 2-5 años: Desarrollo y optimización de modelos complejos, mentoría a juniors y liderazgo en proyectos.
• 5-10 años: Definición de estrategias de datos, decisiones analíticas clave y resolución de problemas complejos.
• Más de 10 años: Dirección de estrategia de datos, liderazgo de equipos y toma de decisiones estratégicas.

Los rangos salariales aproximados son:

• 75.000 - 100.000 € anuales o más: Para roles senior y directivos.
• 55.000 - 80.000 €: Para especialistas y consultores en análisis avanzado.

Beneficios típicos incluyen:

• Seguro dental y de visión
• Planes de jubilación
• Flexibilidad horaria y trabajo remoto
• Vacaciones pagadas y días por enfermedad
• Desarrollo profesional y bonificaciones
• Programas de bienestar
• Licencias ampliadas de maternidad/paternidad
• Otros beneficios como transporte subsidiado, comidas y tecnología

¿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 (roles senior)
• Innovación y creatividad
• Pensamiento estratégico
• Orientación al cliente y negociación

¿Cómo puedes conseguir este trabajo?

En NUWE, colaboramos con empresas y headhunters para ofrecerte las mejores oportunidades. Si quieres trabajar como data scientist en una multinacional, te animamos a aplicar. Además, participa en nuestros retos para validar tus habilidades y aumentar tus probabilidades de éxito en un 90%.

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Data Scientist • Castilla-La Mancha, España