Junior Data Engineer

DeepFarm; Málaga; Híbrido; EUR 30.000 - 50.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una innovadora startup tecnológica busca un profesional junior apasionado por el análisis de datos. Esta emocionante posición implica trabajar en la detección de patrones y anomalías en series temporales, utilizando herramientas avanzadas de machine learning y deep learning. Con un enfoque en la colaboración y el crecimiento profesional, tendrás la oportunidad de participar en proyectos de alto impacto que transforman la forma en que se analiza y trata la información. Si te entusiasma la tecnología y deseas formar parte de un equipo dinámico, esta es tu oportunidad ideal.

Servicios

Participación en proyectos de alto impacto

Ambiente colaborativo

Flexibilidad horaria

Oportunidades de formación y desarrollo

Formación

• Experiencia en programación con Python y SQL.
• Dominio de librerías como Pandas y Scikit-Learn para análisis de datos.

Responsabilidades

• Desarrollar herramientas para la ingestión y transformación de datos.
• Implementar algoritmos para el análisis y visualización de datos.

Conocimientos

Python

SQL

Pandas

NumPy

SciPy

Scikit-Learn

TensorFlow

PyTorch

Análisis de series temporales

Técnicas de limpieza de datos

Educación

Grado en Ingeniería Informática

Máster en Telecomunicaciones

Máster en Datos

Máster en Ingeniería Industrial

Herramientas

MySQL

PostgreSQL

SQL Server

Descripción del empleo

Te apasiona la tecnología y el desarrollo de algoritmos innovadores? ¡Esta es tu oportunidad!

En DeepFarm buscamos un perfil junior altamente motivado y apasionado por el análisis y tratamiento de datos , que se sume a nuestro equipo de I+D para desarrollar e implementar sistemas avanzados de análisis. Tu reto principal será trabajar en la detección de patrones y anomalías en series temporales de datos , abarcando desde consultas en SQL, métodos clásicos de análisis y hasta la aplicación de algoritmos de machine learning y deep learning.

• Gestión y preparación de datos : Desarrollar herramientas para la ingestión y transformación de datos en bases de datos relacionales.
• Análisis y visualización : Implementar algoritmos y herramientas para el análisis, visualización y monitoreo de datos.
• Desarrollo de sistemas avanzados : Continuar con el desarrollo e implementación de un sistema de detección de patrones y anomalías en series temporales de datos.
• Consultas y optimización : Realizar consultas SQL y optimizar procesos para el manejo de grandes volúmenes de información.
• Machine Learning y Deep Learning : Aplicar algoritmos de machine learning y deep learning para el análisis predictivo y la identificación de comportamientos anómalos.

Habilidades y conocimientos :

• Programación : Experiencia en Python y SQL.
• Librerías de análisis de datos : Dominio de las principales librerías de Python, tales como Pandas, NumPy y SciPy para el manejo y análisis de datos, y Scikit-Learn, TensorFlow o PyTorch para la implementación de modelos de machine learning y deep learning.
• Bases de datos : Conocimiento en bases de datos relacionales (MySQL, PostgreSQL, SQL Server).
• Preparación de datos : Técnicas de limpieza, transformación y preparación de datos.
• Análisis de series temporales : Conocimientos básicos en el análisis de series temporales y su aplicación en la detección de patrones y anomalías.
• Aprendizaje continuo : Capacidad para adquirir nuevos conocimientos y adaptación a tecnologías emergentes.
• Formación : Graduado / a o máster en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Datos, Industrial o áreas afines.
• Perfil : Profesional junior, proactivo y con gran capacidad de aprendizaje, interesado en desarrollar proyectos innovadores en el área del análisis de datos en una startup tecnológica.
• Experiencia : Se valorarán proyectos o experiencias previas que demuestren habilidades en el análisis y tratamiento de datos, aunque no sean necesariamente laborales.

Beneficios :

• Innovación : Participa en proyectos de alto impacto y tecnología de vanguardia.
• Ambiente colaborativo : Integra un equipo dinámico y multidisciplinario.
• Flexibilidad : Modalidad de trabajo híbrido con flexibilidad horaria.
• Crecimiento profesional : Oportunidades de formación y desarrollo en el área de análisis y desarrollo de sistemas de datos.

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