Senior Data Scientist: Telecom Anomaly Detection (Cloud)

CONVOTIS Iberia; Sevilla; Híbrido; EUR 55.000 - 75.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Seguro médico

Retribución flexible

Horarios flexibles

Descripción de la vacante

CONVOTIS Iberia busca un Data Scientist / ML Engineer con más de 5 años de experiencia para desarrollar soluciones avanzadas de detección de anomalías en redes de telecomunicaciones. Trabajarás con grandes volúmenes de datos, Databricks y AWS, y colaborarás con equipos de datos, producto e ingeniería para entregar modelos y pipelines operativos.

Se valoran conocimientos de SQL, ML pipelines y prácticas de MLOps, así como un buen nivel de inglés y residencia en España.

Formación

• Más de 5 años de experiencia en Data Scientist, Machine Learning Engineer o roles equivalentes en entornos de datos a gran escala.
• Experiencia en desarrollo y validación de modelos estadísticos para detección de patrones, anomalías y comportamientos atípicos sobre grandes volúmenes de datos (Big Data).

Responsabilidades

• Participar en la construcción y evolución de soluciones de detección de anomalías en redes de telecomunicaciones.
• Trabajar con grandes volúmenes de datos de plataformas de medición y monitorización de red.
• Diseñar y validar modelos estadísticos y de ML para identificar patrones, anomalías y oportunidades de mejora en la experiencia de usuario.
• Colaborar con equipos de datos, producto e ingeniería sobre una arquitectura cloud moderna basada en Databricks y AWS.

Conocimientos

Big Data

Statistical Analysis

ML Pipeline

MLOps

Cloud Platforms

SQL

Team Collaboration

Inglés (B2)

Herramientas

Databricks

AWS

Python

Descripción del empleo

CONVOTIS Iberia busca un Data Scientist / ML Engineer con más de 5 años de experiencia para desarrollar soluciones avanzadas de detección de anomalías en redes de telecomunicaciones. Trabajarás con grandes volúmenes de datos, Databricks y AWS, y colaborarás con equipos de datos, producto e ingeniería para entregar modelos y pipelines operativos.

Se valoran conocimientos de SQL, ML pipelines y prácticas de MLOps, así como un buen nivel de inglés y residencia en España.