Analista De Datos-Jobs in Spanien

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.

Desarrollo y Optimización de Modelos : Crear modelos de machine learning para soportar decisiones y operaciones globales.

Seguridad de la Información : Implementar medidas de seguridad para proteger los datos y modelos.

Integración de Sistemas de Datos : Conectar análisis de datos con otros sistemas internos y servicios externos.

APIs para Datos : Gestionar APIs que faciliten el acceso a insights analíticos.

Pruebas de Modelos : Asegurar la calidad y precisión de los modelos a través de pruebas automatizadas.

Mantenimiento de Modelos : Actualizar y mantener modelos para garantizar su eficacia.

Gestión de Implementaciones : Coordinar el despliegue de soluciones analíticas en producción.

Documentación : Preparar documentación técnica y asegurar el cumplimiento de normativas.

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.

Cómo es la progresión laboral, salario y beneficios? Progresión laboral y salarial

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.). Aquí tienes un esquema genérico con unos salarios orientativos :

Tiempo de progresión : 0-2 años.

Responsabilidades : Realizar análisis de datos básicos, aprender metodologías de trabajo y colaborar en proyectos bajo supervisión.

Tiempo de progresión : 2-5 años.

Responsabilidades : Desarrollar y optimizar modelos complejos de machine learning, mentorizar a data scientists juniors y liderar proyectos analíticos.

Tiempo de progresión : 5-10 años de experiencia.

Responsabilidades : Definir estrategias de datos, tomar decisiones analíticas clave y solucionar problemas complejos de análisis de datos.

Gestor de Proyectos de Data Science / Scrum Master en Data Science

Tiempo de progresión : Variable, normalmente después de 5-10 años.

Responsabilidades : Gestionar proyectos de data science, incluyendo cronogramas, presupuestos y coordinación de equipos multidisciplinarios.

Tiempo de progresión : Más de 10 años de experiencia.

Rango salarial : 75.000 - 100.000 € anuales o más.

Responsabilidades : Dirigir la estrategia de datos de la empresa, liderar equipos de data science y tomar decisiones estratégicas sobre análisis de datos y machine learning.

Especialista en Data Science / Asesor en Análisis Avanzado

Tiempo de progresión : Depende de la especialización y logros, generalmente más de 10 años.

Rango salarial : 55.000 € a más de 80.000 € anuales.

Responsabilidades : Proporcionar expertise en técnicas avanzadas de análisis, liderar la innovación en data science y desarrollar nuevas metodologías o productos.

Beneficios

Algunos de los típicos beneficios que te pueden ofrecer las multinacionales son :

Seguro Dental y de Visión

Planes de Jubilación

Flexibilidad Horaria y Trabajo Remoto

Vacaciones Pagadas y Días por Enfermedad

Desarrollo Profesional

Bonificaciones y Participación en las Ganancias

Programas de Bienestar

Licencias de Maternidad / Paternidad Ampliadas

Otros Beneficios (transporte subsidiado, comidas en la oficina, tecnología para uso personal)

Qué habilidades se necesitan?

Aquí tienes las soft skills más valoradas para este tipo de trabajo son las siguientes :

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 (para roles senior o de gestión)

Innovación y Creatividad

Pensamiento Estratégico

Orientación al Detalle

Orientación al Cliente (entendiendo las necesidades del negocio)

Negociación y Manejo de Conflictos (especialmente útil en entornos grandes y complejos)

Cómo puedes conseguir este trabajo?

En NUWE, establecemos colaboraciones tanto con empresas como con empresas de headhunting para garantizar que nuestra comunidad encuentre las mejores ofertas de trabajo, adaptadas a sus preferencias profesionales. Si te interesa trabajar como data scientist en una multinacional, te animamos a aplicar; nosotros y nuestros colaboradores te acompañaremos en la búsqueda del trabajo que estás buscando. Además, te invitamos a participar en alguno de nuestros retos. Estos no solo validan tus conocimientos y habilidades, sino que también te ofrecen una perspectiva real sobre si posees el nivel necesario para formar parte de alguna de estas empresas. Aceptar este desafío puede aumentar tus probabilidades de éxito en un 90%.